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Predição de séries temporais em produção industrial
dc.contributor.author | Folletto, Douglas Menegol | |
dc.contributor.author | Mato, Paulo | |
dc.contributor.author | Gavioli, Alan | |
dc.date.accessioned | 2020-04-01T10:29:14Z | |
dc.date.available | 2020-04-01T10:29:14Z | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.description.abstract | A 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. | pt_PT |
dc.description.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | pt_PT |
dc.identifier.citation | Folletto, Douglas; Mato, Paulo; Gavioli, Alan (2018). Predição de séries temporais em produção. In 1st Summer School and Symposium Double Degree 2018. Bragança | pt_PT |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10198/21327 | |
dc.language.iso | por | pt_PT |
dc.peerreviewed | no | pt_PT |
dc.publisher | Instituto Politécnico de Bragança | pt_PT |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | pt_PT |
dc.subject | Produção | pt_PT |
dc.subject | Previsão | pt_PT |
dc.title | Predição de séries temporais em produção industrial | pt_PT |
dc.type | conference object | |
dspace.entity.type | Publication | |
oaire.citation.conferencePlace | Bragança | pt_PT |
oaire.citation.title | 1st Summer School and Symposium Double Degree 2018 | pt_PT |
rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
rcaap.type | conferenceObject | pt_PT |