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Título: MÉTODOS DE APOIO MULTICRITÉRIO À DECISÃO E MODELOS DE MACHINE LEARNING NA GESTÃO DE ESTOQUES: UM ESTUDO DE CASO EM UMA FERROVIA DE TRANSPORTE DE CARGAS
Autor: GUILHERME HENRIQUE DE PAULA VIDAL
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  LUIZ FELIPE RORIS RODRIGUEZ SCAVARDA DO CARMO - ORIENTADOR
RODRIGO GOYANNES GUSMAO CAIADO - COORIENTADOR

Nº do Conteudo: 53571
Catalogação:  06/07/2021 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53571@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53571@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.53571

Resumo:
O mundo vive hoje uma era de transformação digital resultante da chamada indústria 4.0 ou quarta revolução industrial. Nesta fase, a tecnologia tem exercido um papel cada vez mais estratégico no desempenho das organizações. Estes avanços tecnológicos têm revolucionado o processo de tomada de decisão na gestão e operação de cadeias de suprimentos. Neste contexto, esta dissertação apresenta uma metodologia de apoio à decisão na gestão de estoques, que combina multi-criteria decision making (MCDM) e machine learning (ML). A princípio, é realizada uma revisão sistemática da literatura para analisar como estas duas abordagens são aplicadas na gestão de estoques. Os resultados são complementados com um scoping review abrangendo a previsão de demanda. Inicia-se então um estudo de caso, aplicado em uma ferrovia de transporte de cargas. É aplicado, inicialmente, o método MCDM combinado Fuzzy AHP Vikor para ranquear os stock keeping units (SKUs) em ordem de criticidade. O passo seguinte é a aplicação do método de ML combinado GA-ANN, artificial neural network com genetic algorithm, com o objetivo de realizar a previsão de demanda em um piloto com alguns dos itens mais críticos. A etapa final consiste em estruturar um dashboard gerencial, integrando os resultados das etapas anteriores. Dentre os resultados alcançados, a partir do modelo proposto, observa-se considerável melhora na performance da previsão de demanda dos SKUs selecionados. Além disso, a integração entre as abordagens e implementação em um dashboard gerencial permitiu o desenvolvimento de um modelo semiautomático de tomada de decisão na gestão de estoques.

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