Browsing by Author "Folletto, Douglas Menegol"
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- Monitorização de produção com geração de relatórios e alertasPublication . Folletto, Douglas Menegol; Matos, Paulo; Gavioli, AlanA análise de séries temporais estão sempre presentes nos mais diferentes domínios, pela grande facilidade de representar os acontecimentos em relação ao tempo. Alguns dos fatores que podem ser investigados nas séries temporais são a descrição do comportamento da série e/ou a realização de previsões dos valores futuros da série. O principal objetivo desta dissertação foi encontrar um modelo preditivo que conseguisse apresentar valores futuros satisfatórias para as tomadas de decisões empresariais. A metodologia utilizada consistiu de três etapas principais que foram: a definição do problema, seguido da preparação dos dados com uma investigação sobre estes dados para então criar um modelo preditivo e finalmente apresentar os resultados. Identificou-se, na investigação sobre os dados, que grande parte dos produtos não estavam mais sendo produzidos, sendo assim, foi utilizado do k-means para realizar o agrupamento dos produtos com demanda regular e assim prosseguir com a criação do modelo preditivos, em que, onde foram testados os algoritmos de média móvel integrada autoregressiva sazonal (SARIMA), perceptron multicamadas (MLP) e floresta aleatória (RF). Os melhores resultados foram apresentados pelo algoritmo de Floresta Aleatória, com um coeficiente de determinação de aproximadamente 88%, com um erro absoluto médio de aproximadamente 189 unidades de produtos.
- Predição de série temporal aplicada no processo produtivoPublication . Folletto, Douglas Menegol; Matos, Paulo; Plasencia, PaulaEste projeto foi desenvolvido na empresa Techwelf, no âmbito do sistema eLeveling, e consistiu em desenvolver uma solução para estimar a procura com base no histórico de encomendas. Com o objetivo de apurar as quantidades a produzir e assim planear a cadência da linha de produção, no sentido de minimizar as quantidade em stock. A previsão de vendas é uma estimativa de quanto será vendido por uma empresa num determinado período. Assim, a contribuição da previsão de vendas no processo do planeamento corporativo é amplamente necessária e reconhecida [1]. Uma das áreas em que a previsão de vendas pode ser aplicada é na elaboração do Production Manager Plan (PDP), que é a elaboração o plano de produção dos produtos que serão manufaturados pela linha de produção. Identificou-se, na investigação sobre o dados, que grande parte dos produtos não estavam mais sendo produzidos, sendo assim, foi utilizado o k-Nearest Neighbors (KNN) para realizar o agrupamento dos produtos com demanda regular e assim prosseguir com a criação do modelo preditivo, para o qual foram testados os algoritmos de média móvel integrada auto regressiva sazonal (SARIMA), perceptron multicamada (MLP) e floresta aleatória (RF). Os melhores resultados foram apresentados pelo algoritmo de Floresta Aleatória, com um coeficiente de determinação de aproximadamente 88%, com um erro absoluto médio de aproximadamente 189 unidades de produtos. Por fim, foi recomendado a escolha do algoritmo de aprendizado de máquina Random Forest (RF). Para facilitar a utilização, desenvolveu-se uma aplicação específica para este efeito. As vantagens são o ganho de informações que é possível com a utilização dessa aplicação, proporcionando mais tempo para realizar uma análise humana nos dados gerados e realizar ajustes quando necessário.
- Predição de séries temporais em produção industrialPublication . Folletto, Douglas Menegol; Mato, Paulo; Gavioli, AlanA utilização dos processos de previsões de resultados ajudam empresas a realizar seu planejamento, definir metas, detectar anomalias, estimar a procura ou prever as necessidades produtivas de logística operacional, nomeadamente das encomendas de matéria prima, entre outros. Assim, a utilização de métodos preditivos tornam-se cada vez mais uma ferramenta fundamental para auxiliar nos processos de decisões empresariais, principalmente quando por meio destes, é possível obter previsões confiáveis e de elevada qualidade. As previsões são obtidas por meio de dados históricos da empresa, muitas vezes sob a forma de séries temporais, que descrevem os dados ordenados no tempo. Nesse contexto, essa dissertação de mestrado tem como objetivo principal, a criação de um modelo de previsão que tendo por base o histórico de encomendas dos clientes, que permita auxiliar no processo de definição do plano de produção, com uma antecedência mínima de cinco semanas. A ferramenta utilizada para esse propósito é o Prophet, que utiliza modelos tradicionais de previsão, como Holt Winters e Box & Jenkins, para a partir de séries temporais, criar modelos de previsões. Realizou-se com esta o treinamento de um modelo de previsão com os dados reais, tendo-se alcançado um coeficiente de determinação de 78% que indica que o comportamento da variável dependente é altamente explicado pelo comportamento da variável independente. Na Figura 1, a linha azul representa os dados reais e a linha vermelha os dados previstos. Para este caso, a previsão foi realizada com cinco semanas de antecedência, conforme definido nos requisitos. No eixo y estão as quantidades e no eixo x as datas em meses. A raiz do erro quadrático médio, RMSE do inglês, foi de 22.064,81 quantidades. Essa medida indica a diferença entre os valores previstos e os valores reais.