Dados do Acervo - Dissertações

Número de Chamada   
 
006.32    S586p    DIS   
Autor Principal Silva, Wilson Ricardo Cardoso
Entradas Secundárias - Autor Castro, Adriana Rosa Garcez, orient.
Universidade Federal do Pará. Centro Tecnológico. Departamento de Elétrica. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.
Título Principal O Processo de previsão de vendas nas empresas : aspectos organizacionais e tecnológicos utilizando redes neurais artificiais e lógica difusa / Wilson Ricardo Cardoso Silva ; orientador, Adriana Rosa Garcez Castro
Publicação 2007.
Descrição Física 102 f. : il. ; 29 cm
Notas Área de concentração: Computação aplicada
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Pará. Centro Tecnológico. Departamento de Elétrica. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. 2007
Inclui referências bibliográficas
Resumo: Uma das maiores preocupações das empresas que operam em economias com lento ritmo de crescimento é reduzir custos fixos e capital de giro, aumentando, assim, o retomo sobre o investimento. Praticamente, todas as empresas, sejam elas de pequeno, médio ou grande porte; estatais, nacionais privadas ou multinacionais, necessitam planejar seus recursos de produção, distribuição e compra ou serviços em condições futuras incertas. Erros de previsão de vendas, atrasos no ressuprimento de materiais, rendimento da produção abaixo do esperado são problemas comuns que fazem parte do dia a dia do profissional de varejo. Para lidar com essas incertezas, presentes em praticamente todos os processos empresariais, uma das alternativas para reduzir a incerteza no processo de tomada de decisões econômicas é a utilização de modelos de previsão de séries temporais, utilizando técnicas de Inteligência Artificial, construí dos a partir de processos matemáticos especiais que buscam estimar o valor futuro com base somente em seus valores passados. Este trabalho descreve a aplicação de duas técnicas de Inteligência Artificial, através de modelos de Redes Neurais Artificiais (RNA) e Lógica Difusa (MLD). Esses algoritmos buscam imitar a estrutura de interconexões do cérebro humano, e do especialista, com o intuito de incorporar o padrão de comportamento de uma série temporal de modo a prever com maior precisão e simplicidade valores futuros de vendas. Isto permite dimensionar a demanda com base em seus dados internos e também no intercâmbio de informações sobre comportamento dos consumidores e fatores externos que influenciam o fluxo de material. Esta previsão ajustada será então utilizada para redefinir as práticas de vendas, servindo então como realimentação do sistema, de tal forma que uma reavaliação seja efetuada continuamente com maior rapidez e precisão. Os resultados obtidos pelos modelos sugeridos foram considerados como bem sucedidos oferecendo melhorias consideráveis comparadas com técnicas de previsão tradicionais
Assuntos Redes neurais (Computação)
Inteligência artificial
Sistemas difusos
Comércio varejista
Capital de giro