Planejamento da demanda para indústria de manufatura de bens a partir de formalismos de séries temporais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lima, José Eduardo de Carvalho
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNISINOS (RBDU Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos)
Texto Completo: http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/10293
Resumo: Diante de constantes e significativas mudanças nos processos de produção, em que cada vez mais as indústrias de manufatura de bens e serviços são desafiadas, tanto pela complexidade provocada pela variação da demanda, como pela acirrada concorrência imposta pelo mercado, os fabricantes precisam ofertar produtos de alta qualidade, a curto prazo e alta personalização. Neste cenário, o Planejamento e Controle da Produção é uma tarefa importante do sistema produtivo, onde desenvolver um processo confiável de previsão de demanda é o primeiro passo na busca por planos ótimos. Esta pesquisa tem por objetivo propor um sistema de previsão de demanda que auxilie no planejamento da produção, baseando-se em diversos formalismos de séries temporais e do uso de metaheurísticas na otimização dos formalismos. Partindo de uma revisão sistemática de literatura, sumarizada a partir de técnicas de mineração de texto, o trabalho busca compreender como o planejamento da produção e as ferramentas de análise de séries temporais de demanda interagem, possibilitando o seu aprimoramento. Buscou-se, também, identificar os formalismos de séries temporais subjacentes, as técnicas de combinação, as métricas de desempenho utilizadas na previsão da demanda para o planejamento da produção e os tipos de indústria de manufatura aplicados. O estudo possibilitou, entre outras coisas, a elaboração da estrutura conceitual sobre o sistema de previsão a ser proposto. Com o objetivo de avaliar a qualidade do artefato, o sistema de previsão de demanda foi aplicado em uma indústria de manufatura de bens do setor de produtos de higiene, limpeza e saneantes de uso doméstico e profissional. As unidades de análise da presente pesquisa são históricos de demanda, isto é, séries temporais univariadas. A previsão foi realizada considerando formalismos individuais e combinados, bem como a metodologia usada pela empresa. Os resultados das previsões foram avaliados a partir da aplicação das métricas de desempenho e comparando com a metodologia usada pela indústria de manufatura (denominada JUA). Os resultados encontrados demonstraram que o sistema de previsão de demanda formado com o auxilio de combinadores obteve desempenho superior ao modelo de previsão da empresa. Vários dos modelos do sistema de previsão proposto se mostraram adequados para predição de todas as séries temporais da família de produtos analisados. Os resultados da aplicação do artefato sugerem que os formalismos de combinação baseados na média simples (cSA), em redes neurais artificiais (cANN), em vetores de suporte (cSVR) e de mínima variância (cMV), apresentam qualidade superior que a metodologia JUA. Os modelos podem, então, ser utilizados como ferramentas de previsão para indústria de manufatura de produtos de limpeza, a fim de reduzir os problemas de subprodução e superprodução, que ocasionam aumento substancial e contínuo de recursos empatados em estoque, redução da produtividade e aumento da carga de trabalho de natureza de hora extra. Atrelando-se à pesquisa operacional, as previsões foram obtidas por meio de horizonte one-step-ahead, o que permite que os gestores otimizem a alocação de recursos, materiais e de custos com foco no planejamento e na programação da produção a curto prazo da empresa objeto de estudo.
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Neste cenário, o Planejamento e Controle da Produção é uma tarefa importante do sistema produtivo, onde desenvolver um processo confiável de previsão de demanda é o primeiro passo na busca por planos ótimos. Esta pesquisa tem por objetivo propor um sistema de previsão de demanda que auxilie no planejamento da produção, baseando-se em diversos formalismos de séries temporais e do uso de metaheurísticas na otimização dos formalismos. Partindo de uma revisão sistemática de literatura, sumarizada a partir de técnicas de mineração de texto, o trabalho busca compreender como o planejamento da produção e as ferramentas de análise de séries temporais de demanda interagem, possibilitando o seu aprimoramento. Buscou-se, também, identificar os formalismos de séries temporais subjacentes, as técnicas de combinação, as métricas de desempenho utilizadas na previsão da demanda para o planejamento da produção e os tipos de indústria de manufatura aplicados. O estudo possibilitou, entre outras coisas, a elaboração da estrutura conceitual sobre o sistema de previsão a ser proposto. Com o objetivo de avaliar a qualidade do artefato, o sistema de previsão de demanda foi aplicado em uma indústria de manufatura de bens do setor de produtos de higiene, limpeza e saneantes de uso doméstico e profissional. As unidades de análise da presente pesquisa são históricos de demanda, isto é, séries temporais univariadas. A previsão foi realizada considerando formalismos individuais e combinados, bem como a metodologia usada pela empresa. Os resultados das previsões foram avaliados a partir da aplicação das métricas de desempenho e comparando com a metodologia usada pela indústria de manufatura (denominada JUA). Os resultados encontrados demonstraram que o sistema de previsão de demanda formado com o auxilio de combinadores obteve desempenho superior ao modelo de previsão da empresa. Vários dos modelos do sistema de previsão proposto se mostraram adequados para predição de todas as séries temporais da família de produtos analisados. Os resultados da aplicação do artefato sugerem que os formalismos de combinação baseados na média simples (cSA), em redes neurais artificiais (cANN), em vetores de suporte (cSVR) e de mínima variância (cMV), apresentam qualidade superior que a metodologia JUA. Os modelos podem, então, ser utilizados como ferramentas de previsão para indústria de manufatura de produtos de limpeza, a fim de reduzir os problemas de subprodução e superprodução, que ocasionam aumento substancial e contínuo de recursos empatados em estoque, redução da produtividade e aumento da carga de trabalho de natureza de hora extra. Atrelando-se à pesquisa operacional, as previsões foram obtidas por meio de horizonte one-step-ahead, o que permite que os gestores otimizem a alocação de recursos, materiais e de custos com foco no planejamento e na programação da produção a curto prazo da empresa objeto de estudo.Faced with constant and significant changes in production processes, in which the manufacturing industries of goods and services are increasingly challenged, both by the complexity caused by the variation in demand and by the fierce competition imposed by the market, manufacturers need to offer products of high quality, short term, and high customization. In this scenario, Production Planning and Control is an important task of the production system, where developing a reliable demand forecasting process is the first step in searching for optimal plans. This research proposes a demand forecasting system that helps in production planning based on different formalisms of time series and the use of metaheuristics in the optimization of formalisms. Starting from a systematic literature review, summarized from text mining techniques, the work seeks to understand how production planning and demand time series analysis tools interact, enabling their improvement. It was also sought to identify the underlying time series formalisms, the combination techniques, the performance metrics used in forecasting demand for production planning, and the types of manufacturing industry applied. The study allowed, among other things, the elaboration of the conceptual framework on the forecast system to be proposed. In order to assess the quality of the artifact, the demand forecasting system was applied in a goods manufacturing industry in the sector of hygiene, cleaning, and sanitizing products for domestic and professional use. The unit of analysis of this research is demand histories, that is, univariate time series. The forecast was carried out considering individual and combined formalisms, as well as the methodology used by the company. The results of the forecasts were evaluated based on the application of performance metrics and compared to the methodology used by the manufacturing industry (called JUA). The results showed that the demand forecasting system formed with the help of combiners had a superior performance than the company’s forecasting model. Several of the models of the proposed forecast system proved to be adequate for predicting all the time series of the analyzed product family. The results of the application of the artifact suggest that the combination formalisms based on the simple mean (cSA), on artificial neural networks (cANN), on support vectors (cSVR) and on minimum variance (cMV), have superior quality to the JUA methodology. The models can then be used as a forecasting tool for the cleaning product manufacturing industry, in order to reduce the problems of underproduction and overproduction, which cause a substantial and continuous increase in resources tied up in stock, reduced productivity and increased workload of overtime nature. Linking to operational research, forecasts were obtained through a one-step-ahead horizon, which allows managers to optimize the allocation of resources, materials, and costs, focusing on the planning and scheduling of short-term production of the company object of study.NenhumaLima, José Eduardo de Carvalhohttp://lattes.cnpq.br/8392726533182221http://lattes.cnpq.br/2535324018884724Firmino, Paulo Renato Alveshttp://lattes.cnpq.br/8548404880587575Rocha, Luiz Alberto OliveiraUniversidade do Vale do Rio dos SinosPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e SistemasUnisinosBrasilEscola PolitécnicaPlanejamento da demanda para indústria de manufatura de bens a partir de formalismos de séries temporaisACCNPQ::Engenharias::Engenharia de ProduçãoPlanejamento da produçãoPrevisão de demandaSéries temporaisCombinação de preditoresIndústria de manufaturaProduction planningDemand forecastTime seriesCombination of predictorsManufacturing industryinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/10293info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UNISINOS (RBDU Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos)instname:Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS)instacron:UNISINOSORIGINALJosé Eduardo de Carvalho Lima_.pdfJosé Eduardo de Carvalho Lima_.pdfapplication/pdf2548780http://repositorio.jesuita.org.br/bitstream/UNISINOS/10293/1/Jos%C3%A9+Eduardo+de+Carvalho+Lima_.pdfc71dcf1b2a01030893ab9c403f6bece9MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82175http://repositorio.jesuita.org.br/bitstream/UNISINOS/10293/2/license.txt320e21f23402402ac4988605e1edd177MD52UNISINOS/102932021-10-07 14:13:42.093oai:www.repositorio.jesuita.org.br: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 Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.repositorio.jesuita.org.br/oai/requestopendoar:2021-10-07T17:13:42Repositório Institucional da UNISINOS (RBDU Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos) - Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS)false
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