Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Camargo, Antônio Augusto Rodrigues de [UNIFESP] |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de São Paulo
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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: |
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| Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/11600/71057
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Resumo: |
O setor aeronáutico representa uma parte essencial do cenário industrial brasileiro, desempenhando um papel crucial no desenvolvimento de novas tecnologias e práticas de produção, com aplicabilidade em diversas indústrias. Nesse contexto, a busca por estudos e a implementação de melhorias nos sistemas existentes são de grande valia. Uma área com grande potencial para aprimoramento é o planejamento de produção, especialmente onde técnicas de previsão são aplicadas dentro da cadeia de suprimentos. Este estudo tem como objetivo principal a comparação entre diversas abordagens em previsão de séries temporais, englobando métodos estatísticos clássicos, redes neurais e uma abordagem híbrida. Para avaliar a eficácia desses modelos, serão aplicadas diferentes métricas de avaliação, incluindo sMAPE, Índice de Desigualdade de Theil, RMSE, e a Regra Dowdall. O cenário de aplicação consiste em séries temporais reais, que representam o consumo de materiais do segmento de hardware elétrico, utilizados na linha de produção de uma fabricante brasileira de aeronaves. Esse estudo visa contribuir para o aprimoramento da aplicação de métodos de previsão de séries temporais em um contexto real. |
