Política de Gestão de Estoques utilizando aprendizado por Reforço e Simulação Híbrida em uma farmácia hospitalar Itajubá.
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) |
Texto Completo: | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1008 |
Resumo: | A gestão de estoques é relacionada a um tipo de tomada de decisão que afeta diretamente o funcionamento das organizações, pois a sua atuação tem efeitos diretos nos resultados. Em se tratando de hospitais, a gestão de estoques de medicamentos é realizada pela farmácia hospitalar. Neste sistema, é imprescindível uma gestão baseada em resultados associada a um bom nível de serviço. Enquanto que, na maioria das empresas, um mau funcionamento do setor de estoques gera prejuízos financeiros ou ambientais, na farmácia isso pode resultar em danos irreversíveis aos pacientes ou até em seu óbito. O objetivo desta pesquisa é definir uma política de aquisição periódica de medicamentos em uma farmácia hospitalar, buscando a diminuição conjunta do número de medicamentos não atendidos e expirados e que seja limitado a um orçamento. Para tanto, optou-se pelo uso combinado das simulações a eventos discretos e baseada em agentes com a ferramenta de inteligência artificial aprendizado por reforço. O método proposto, e aplicado na farmácia estudada, segue quatro etapas são propostas para o método: desenvolvimento de níveis de abstração, tipos de simulação, ligações entre simulações e resultados e análises. Para validar o método, foram comparados quatro cenários simulados com o comportamento real de uma farmácia hospitalar no período entre maio de 2016 e abril de 2017. Na comparação dos resultados dos cenários simulados, com o método aqui proposto, em relação à realidade observada na farmácia, constatou-se que, para todos eles não ocorreu o problema de medicamentos com data de validade expirada, em dois cenários constatou-se diminuição de mais de 3.000 unidades no número de medicamentos não atendidos e, nos outros dois cenários, o aumento não seria maior que 800 unidades. Observou-se ainda, que, com o método proposto, a diminuição dos gastos em cada cenário teria um valor médio de R$291.826,40, que significaria uma economia média de R$24.318,87 mensais, com relação ao que se verificou na prática. Pode-se concluir, portanto, como resultado dessa pesquisa, que se adotando uma política de aquisição de medicamentos com base no método proposto, o farmacêutico e sua equipe terão subsídios para uma tomada de decisão racional, mais eficiente e rápida. |
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O objetivo desta pesquisa é definir uma política de aquisição periódica de medicamentos em uma farmácia hospitalar, buscando a diminuição conjunta do número de medicamentos não atendidos e expirados e que seja limitado a um orçamento. Para tanto, optou-se pelo uso combinado das simulações a eventos discretos e baseada em agentes com a ferramenta de inteligência artificial aprendizado por reforço. O método proposto, e aplicado na farmácia estudada, segue quatro etapas são propostas para o método: desenvolvimento de níveis de abstração, tipos de simulação, ligações entre simulações e resultados e análises. Para validar o método, foram comparados quatro cenários simulados com o comportamento real de uma farmácia hospitalar no período entre maio de 2016 e abril de 2017. Na comparação dos resultados dos cenários simulados, com o método aqui proposto, em relação à realidade observada na farmácia, constatou-se que, para todos eles não ocorreu o problema de medicamentos com data de validade expirada, em dois cenários constatou-se diminuição de mais de 3.000 unidades no número de medicamentos não atendidos e, nos outros dois cenários, o aumento não seria maior que 800 unidades. Observou-se ainda, que, com o método proposto, a diminuição dos gastos em cada cenário teria um valor médio de R$291.826,40, que significaria uma economia média de R$24.318,87 mensais, com relação ao que se verificou na prática. Pode-se concluir, portanto, como resultado dessa pesquisa, que se adotando uma política de aquisição de medicamentos com base no método proposto, o farmacêutico e sua equipe terão subsídios para uma tomada de decisão racional, mais eficiente e rápida.Política de Gestão de Estoques utilizando aprendizado por Reforço e Simulação Híbrida em uma farmácia hospitalar Itajubá.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisItajubáUniversidade Federal de Itajubá156 p.Farmácia hospitalarSimulação híbridaAprendizado por reforçoGestão de estoquesHospital PharmacyHybrid simulationReinforcement LearningInventory ManagementMONTEVECHI, José Arnaldo BarraPINHO, Alexandre Ferreira deEngenharia de ProduçãoEngenharia de ProduçãoSENA, David Custódio dePrograma de Pós-Graduação: Doutorado - Engenharia de ProduçãoIEPG - Instituto de Engenharia de Produção e Gestãoporreponame:Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)instname:Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)instacron:UNIFEIinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALtese_sena_2017.pdftese_sena_2017.pdfapplication/pdf5946181https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/1008/1/tese_sena_2017.pdfd653e92deb56df6497caaf935d48ac47MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/1008/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52123456789/10082024-02-14 13:56:56.843oai:repositorio.unifei.edu.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unifei.edu.br/oai/requestrepositorio@unifei.edu.br || geraldocarlos@unifei.edu.bropendoar:70442024-02-14T16:56:56Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) - Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)false |
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