[pt] APLICAÇÃO DE BUSINESS ANALYTICS PARA SELEÇÃO DE INDICADORES E IDENTIFICAÇÃO DE SEUS RELACIONAMENTOS EM UM SISTEMA DE MENSURAÇÃO DE DESEMPENHO
Ano de defesa: | 2020 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Tese |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
MAXWELL
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=49354&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=49354&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.49354 |
Resumo: | [pt] Os sistemas de mensuração de desempenho buscam acompanhar o alcance dos objetivos estratégicos a partir de um conjunto de indicadores que suportem os processos de tomada de decisão. Várias iniciativas, entretanto, têm se mostrado ineficazes devido à subjetividade no desdobramento desses objetivos em indicadores. Métodos de business analytics vêm sendo utilizados para auxiliar esse desdobramento via análise de dados, com maior geração de valor para as organizações. O presente trabalho apresenta a aplicação das técnicas de Random Forest e Bayesian Belief Network para, respectivamente, selecionar indicadores e mapear suas relações em um estudo prático numa empresa do setor de transporte ferroviário de cargas, com foco no suporte ao indicador de disponibilidade de locomotivas. Para o processo de seleção de variáveis, observou-se que o algoritmo Variable Selection Using Random Forest obteve o melhor desempenho em acurácia e tempo de processamento. Na elaboração do mapa estratégico, a combinação do algoritmo Tabu Search com o critério estatístico Bayesian Information Criteria levou à escolha de um arranjo parcimonioso em suas relações, aderente à expectativa inicial associada ao critério estatístico utilizado. Foi observado um significativo vínculo entre a disponibilidade de locomotivas e indicadores operacionais da empresa em estudo, revelando o potencial de influência do modelo operacional nos resultados da disponibilidade. Verifica-se a oportunidade de emprego de técnicas de séries temporais para a previsão de desempenho a partir dos relacionamentos entre indicadores, bem como para aperfeiçoar a fase de seleção de variáveis, com a identificação de possíveis defasagens existentes nesses relacionamentos. |