Métodos de machine learning para a otimização de cadeias de abastecimento

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rodrigues, Tiago António da Silva
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.21/16592
Resumo: Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia e Gestão Indústrial.
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spelling Métodos de machine learning para a otimização de cadeias de abastecimentoEfeito chicoteCiência de dadosMachine learningBlockchainCadeias de abastecimentoBullwhip effectData scienceMachine learningBlockchainSupply chainsDissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia e Gestão Indústrial.As últimas décadas alteraram radicalmente a economia, as empresas passaram da venda direta para a venda online, os fornecedores locais passaram a fornecedores globais e à medida que os produtos foram ficando mais complexos as cadeias de abastecimento acompanharam o seu ritmo. Estas alterações trouxeram desafios à gestão, como gerir o efeito chicote em cadeias de abastecimento complexas, enquanto lutam com a necessidade de redução de custos. Tendo em conta o contexto anterior, a presente dissertação tem como objetivo explorar as causas do efeito chicote, e avaliar as potencialidades que as atuais técnicas de Machine Learning e de armazenamento de dados em Blockchain para mitigar o risco de quebra de inventário. Para alcançar os objetivos propostos, foi estudado o estado da arte dos temas referidos, e com base no potencial identificado foi sugerido um modelo de cadeia de abastecimento assente da partilha de informação. De forma a avaliar o potencial do modelo proposto foram executadas várias análises estratégias, e desenvolvido um simulador de forma a estudar como a alteração do fluxo de informação poderia beneficiar a cadeia de abastecimento.The last few decades have radically changed the economy, companies have moved from selling directly to online selling, from local suppliers to global suppliers, and as products have become more complex, supply chains have followed suit. These changes have brought challenges to management, such as managing the bullwhip Effect in complex supply chains, while struggling with the need to reduce costs. Considering the previous context, the present work aims to explore the causes of the bullwhip effect, and to evaluate the potential that current machine learning and data storage techniques in blockchain have to mitigate the risk of inventory breakdown. To achieve the proposed objectives, a review of the mentioned topics was considered, and based on the identified potential, a supply chain model based on information sharing was suggested. To assess the potential of the proposed model, several strategic analyzes were carried out, and a simulator was developed to study how the change in the flow of information could benefit the supply chain.Marques, Pedro Domingos Belo CarmonaRCIPLRodrigues, Tiago António da Silva2023-10-30T12:21:40Z20222022-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.21/16592TID:203361539porRODRIGUES, Tiago António da Silva - Métodos de Machine Learning para a otimização de cadeias de abastecimento. Lisboa: Instituto Superior de Engenharia de Lisboa, 2022.Dissertação de Mestrado.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-01T02:15:24Zoai:repositorio.ipl.pt:10400.21/16592Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:26:17.278974Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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