Monitoramento e ajuste de modelos de previsão baseado em gráficos de controle

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Agostino, Icaro Romolo Sousa
Data de Publicação: 2020
Idioma: por
Título da fonte: Manancial - Repositório Digital da UFSM
dARK ID: ark:/26339/0013000000f46
Texto Completo: http://repositorio.ufsm.br/handle/1/20569
Resumo: Monografia (especialização) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Ciências Naturais e Exatas, Curso de Especialização em Estatística e Modelagem Quantitativa, RS, 2020.
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spelling Monitoramento e ajuste de modelos de previsão baseado em gráficos de controleMonitoring and adjustment of forecasting models based on control chartsMonitoramento de erros de previsãoEWMAARIMAMonitoring forecasting errorsCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICAMonografia (especialização) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Ciências Naturais e Exatas, Curso de Especialização em Estatística e Modelagem Quantitativa, RS, 2020.Industrial processes are commonly subject to stochastic effects such as operational failures and leading time variations. The main purpose of this research is the development of an error monitoring system for the re-estimation of parameters and readjustment of forecasting models in the recurrence of errors out of statistical control. An approach was developed using ARIMA models as predictors of future system behavior, and EWMA control chart for error monitoring. The proposed methodology was implemented in the programming language 'R' and evaluated using a test case comprising a key performance indicator of an unloading process at a large port terminal. It was demonstrated an average gain of 114% in the time interval until the predictions show recurrence in out-of-control errors out-of-control compared to the traditional approach, which considered only one forecast model over the whole horizon of the study. It was also demonstrated a global gain in terms of accuracy, indicating that the proposed approach is a viable alternative for monitoring prediction errors in an industrial context.Os processos industriais estão normalmente sujeitos a efeitos estocásticos, tais como falhas operacionais e variações de tempo de condução. O principal objetivo desta pesquisa é o desenvolvimento de um sistema de monitorização de erros para a reestimação de parâmetros e reajuste de modelos de previsão na recorrência de erros fora do controle estatístico. Foi desenvolvida uma abordagem utilizando modelos ARIMA como preditores do comportamento futuro do sistema, e um gráfico de controle EWMA para a monitorização de erros. A metodologia proposta foi implementada na linguagem de programação 'R' e avaliada utilizando um caso de teste compreendendo um indicador-chave de desempenho de um processo de descarga num grande terminal portuário. Foi demonstrado um ganho médio de 114% no intervalo de tempo até as previsões mostrarem a recorrência de erros fora de controle em comparação a abordagem tradicional, que considerou apenas um modelo de previsão ao longo de todo o horizonte do estudo. Foi também demonstrado um ganho global em termos de acurácia, indicando que a abordagem proposta é uma alternativa viável para a monitorização de erros de previsão num contexto industrial.Universidade Federal de Santa MariaBrasilUFSMCentro de Ciências Naturais e ExatasSouza, Adriano MendonçaAgostino, Icaro Romolo Sousa2021-04-14T20:57:29Z2021-04-14T20:57:29Z2020-08-272020Trabalho de Conclusão de Curso de Especializaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/20569ark:/26339/0013000000f46porAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2022-07-13T13:00:19Zoai:repositorio.ufsm.br:1/20569Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2022-07-13T13:00:19Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false
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