Análise visual de frotas de veículos industriais para prospecção de soluções logísticas utilizando uma abordagem orientada à modelo
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) |
Texto Completo: | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3292 |
Resumo: | O planejamento e gestão de frotas é tema de pesquisas de otimização, onde modelos de frotas de veículos são criados para auxiliar gestores em tomadas de decisão de curto, médio e longo prazo. Em empresas siderúrgicas, veículos industriais são utilizados para movimentações de materiais pesados. O planejamento e otimização da quantidade de veículos das frotas são importantes para redução de custos e atendimento dos planos de produção. Analistas de logísticas são responsáveis por essas atividades, utilizando sistemas para acompanhar as operações dos veículos industriais. Contudo, a análise e avaliação da utilização da frota ainda é desafiadora, principalmente por conta do volume e forma como dados são gerados pelos sistemas. Esse é um tipo de problema que geralmente está fora do escopo dos modelos de otimização de planejamento de frota. Em bases de dados com alto volume e complexidade, a análise visual é uma alternativa para extração de insights e de informações importantes, empregando técnicas de visualização de informação e análise de dados. Esta dissertação propõe a investigação da análise visual como meio para auxiliar no planejamento de frotas de veículos industriais. A pesquisa foi conduzida através da investigação de um contexto real sob a óticas da Análise Visual Orientada à Modelo e da Design Science Research (DSR). Como resultado, dois artefatos foram desenvolvidos: um modelo de medição para lidar com a falta de um padrão de medição da frota; e o Fleet Profile para apoiar o planejamento da frota com base na descrição visual da frota. Dois ciclos de pesquisa foram executados, cada um dando origem a uma versão do Fleet Profile. Ao final do trabalho, foi realizada uma avaliação do Fleet Profile com dois casos reais baseadas na experiência de potenciais usuários com a solução. A partir da análise dos dados qualitativas, constatou-se que a solução foi capaz de auxiliar na avaliação da uso da frota assim como outras atividades dos analistas a partir da descrição visual da frota. |
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Em bases de dados com alto volume e complexidade, a análise visual é uma alternativa para extração de insights e de informações importantes, empregando técnicas de visualização de informação e análise de dados. Esta dissertação propõe a investigação da análise visual como meio para auxiliar no planejamento de frotas de veículos industriais. A pesquisa foi conduzida através da investigação de um contexto real sob a óticas da Análise Visual Orientada à Modelo e da Design Science Research (DSR). Como resultado, dois artefatos foram desenvolvidos: um modelo de medição para lidar com a falta de um padrão de medição da frota; e o Fleet Profile para apoiar o planejamento da frota com base na descrição visual da frota. Dois ciclos de pesquisa foram executados, cada um dando origem a uma versão do Fleet Profile. Ao final do trabalho, foi realizada uma avaliação do Fleet Profile com dois casos reais baseadas na experiência de potenciais usuários com a solução. A partir da análise dos dados qualitativas, constatou-se que a solução foi capaz de auxiliar na avaliação da uso da frota assim como outras atividades dos analistas a partir da descrição visual da frota.Fleet planning and management is the subject of optimization research, where vehicle fleet models are created to assist managers in short, medium and long-term decision making. In steel companies, industrial vehicles are used to move heavy materials. The planning and optimization of vehicles quantity of the fleet are important to reduce costs and accomplish production plans. Logistics analysts are responsible for these activities, using systems to monitor industrial vehicle operations. However, the analysis and evaluation of the fleet utilization is still challenging, mainly due to the volume and form in which data is generated by the systems. This is a kind of problem that is generally out of the scope of fleet planning optimization models. In databases with high volume and complexity, visual analysis is an alternative for extracting insights and important information with the application of information visualization and data analysis techniques. This dissertation proposes the investigation of visual analysis as a means of assisting in the planning of industrial vehicle fleets. The research was conducted through the investigation of a real context of industrial vehicle planning through the lens of Model Building Visual Analytics and Design Science Research (DSR). As a result two artifcats were developed: a fleet measurement model was developed to address the lack of a fleet measurement standard; and Fleet Profile, a solution to support fleet planning based on the visual description of the fleet. Two research cycles were realized, each one producing a version of the Fleet Profile. At the end, an evaluation of the Fleet Profile is carried out with two cases of real fleets based on the experience of potential users with the solution. From the analysis of the qualitative data, it was found that the solution was able to support the evaluation of the fleet use and other activities of the analysts from the visual description of the fleet.porUniversidade Federal de ItajubáPrograma de Pós-Graduação: Mestrado - Ciência e Tecnologia da ComputaçãoUNIFEIBrasilIESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da InformaçãoCNPQ::CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA::CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOPlanejamento de frotaGestão de frotaAnálise visualVisualização de informaçãoAnálise visual de frotas de veículos industriais para prospecção de soluções logísticas utilizando uma abordagem orientada à modeloinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisBATISTA, Bruno Guazzellihttp://lattes.cnpq.br/2265522825356241PAULA, Melise Maria Veiga dehttp://lattes.cnpq.br/4124608748192543http://lattes.cnpq.br/4315651437240872FERREIRA, Guilherme XavierFERREIRA, Guilherme Xavier. Análise visual de frotas de veículos industriais para prospecção de soluções logísticas utilizando uma abordagem orientada à modelo. 2022. 160 f. Dissertação (Mestrado em Ciência e Tecnologia da Computação.) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2022.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)instname:Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)instacron:UNIFEIORIGINALDissertação_2022075.pdfDissertação_2022075.pdfapplication/pdf6642599https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/3292/3/Disserta%c3%a7%c3%a3o_2022075.pdfb23558dbb62a75e0d42346a4c2781997MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/3292/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52123456789/32922022-09-05 14:48:21.819oai:repositorio.unifei.edu.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unifei.edu.br/oai/requestrepositorio@unifei.edu.br || geraldocarlos@unifei.edu.bropendoar:70442022-09-05T17:48:21Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) - Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)false |
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