Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2018 |
Autor(a) principal: |
Franzon, Cauê |
Orientador(a): |
Cortimiglia, Marcelo Nogueira |
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: |
Não Informado pela instituição
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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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Palavras-chave em Inglês: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/182987
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Resumo: |
A evolução e convergência de tecnologias emergentes têm alterado o comportamento de consumo de áudio e vídeo. O uso de inteligência artificial, na automatização de processos de criação e edição de conteúdo, tem aumentado com o passar dos anos. Soluções de realidade aumentada, já bastante difundida em plataformas computacionais, estão sendo utilizadas em ambientes de estúdios de televisão, para enriquecer e tornar mais atrativos os programas televisivos. A distribuição de conteúdo por streaming (tecnologia que envia informações multimídia, através da transferência de dados, utilizando redes de computadores, especialmente a internet) e múltiplas telas tem demandado mudanças na forma de distribuição do conteúdo das operadoras de mídia. A aproximação do consumidor com as empresas de criação de conteúdo está gerando uma segmentação do formato de assinatura das operações de TV a cabo e por satélite. Todas estas alterações, acrescidas da instabilidade dos mercados financeiros, têm gerado uma mudança nos modelos de produção, criando fatores que impactam o ambiente competitivo da indústria. Neste cenário, a indústria de mídia enfrenta não apenas estes novos desafios, mas também a necessidade de manter e renovar seus parques fabris de forma mais assertiva e competitiva. Muitas empresas deste setor enfrentam dificuldades nos processos de tomada de decisão. Esta dificuldade normalmente está associada à carência de informações relativas ao mapeamento e condição dos seus ativos, bem como de ferramentas capazes de auxiliar, de forma estruturada, o processo de tomada de decisão. Desta forma, o presente trabalho tem por objetivo desenvolver e aplicar um modelo para priorização de substituição de infraestrutura tecnológica em indústrias de mídia utilizando métodos multicritério, de forma identificar em quais equipamentos ou sistemas devem ser realizados investimentos para reposição. O modelo se propõe a gerar uma árvore de hierarquia baseada nos critérios definidos por especialistas das áreas impactadas, que é aplicada numa base de dados que contém os ativos da companhia. Para a definição dos pesos dos critérios, são utilizados diferentes métodos multicritérios, MAUT (Multi Atribute Utility Theory), AHP (Analytic Hierarchy Process) e AHP difuso (Fuzzy Analytic Hierarchy Process). Como resultado, é apresentada uma lista priorizada com a ordenação dos itens que devem ser substituídos. |