Previsão de demanda de chope através de algoritmos de Inteligência Artificial ligada à logística urbana (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: NEGRELLI, ANA CAROLINA MEIRELLES - EP ; SILVA, MARINA HIKARI DA - EP ; SAKAI, RODRIGO YUGI - EP
- School: EP
- Sigla do Departamento: PTR
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; LOGÍSTICA
- Language: Português
- Abstract: Este trabalho de formatura foi feito em associação com uma empresa produtora e fornecedora de bebidas e aborda o problema de previsões de demanda de um produto perecível - mais especificamente, o chope. Diferentemente de outras bebidas, o chope, tipicamente, não é pasteurizado, o que acaba por reduzir seu prazo de validade. Por não poder permanecer muito tempo estocado, ele cria um problema logístico, uma vez que tanto a falta quanto o excesso de produção acarretam prejuízos. Utilizando dados históricos de comercialização dos produtos da empresa, propôs-se a construção de um modelo de Aprendizado Supervisionado que aprendesse a mapear uma função capaz de estimar, a partir das variáveis de entrada, o volume de consumo. Para comparar os efeitos de uma amostragem maior, foi feito um processo de aumento de dados, que resultou em um ganho de cinco vezes a quantidade de registros originais. Treinaram-se modelos separados com ambas bases de dados e seus resultados foram comparados com o modelo empregado pela empresa. Foram testados um modelo paramétrico (Regressão Linear) e três não paramétricos (Árvore de Regressão, Random Forest e K-Nearest Neighbors), com base em suas performances na validação cruzada, em que o critério de avaliação utilizado foi o Erro Absoluto Médio. Usando esta mesma métrica, obteve-se uma comparação quantitativa entre o desempenho dos modelos de Aprendizado de Máquina e o empregado pela empresa. Para complementar o estudo de demanda, foi feito um estudo de distribuição logística, a fim de trazer ainda mais eficiência na cadeia do chope. Foi comparado ao método tradicional de entrega, a instalação de centros de distribuição urbana que considera um centro adicional de armazenamento. Assim, foram feitos levantamentos de roteiros e custos em ambos casos, sendo um estudo preliminar, para determinar a necessidade de um estudo mais profundo sobre o tema.
- Imprenta:
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ABNT
NEGRELLI, Ana Carolina Meirelles e SILVA, Marina Hikari da e SAKAI, Rodrigo Yugi. Previsão de demanda de chope através de algoritmos de Inteligência Artificial ligada à logística urbana. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1a406f25-77ec-43bf-bb6b-c43b7468cdd3/ANA%20CAROLINA%20MEIRELLES%20NEGRELLI%20TF-19.pdf. Acesso em: 27 abr. 2024. -
APA
Negrelli, A. C. M., Silva, M. H. da, & Sakai, R. Y. (2019). Previsão de demanda de chope através de algoritmos de Inteligência Artificial ligada à logística urbana (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1a406f25-77ec-43bf-bb6b-c43b7468cdd3/ANA%20CAROLINA%20MEIRELLES%20NEGRELLI%20TF-19.pdf -
NLM
Negrelli ACM, Silva MH da, Sakai RY. Previsão de demanda de chope através de algoritmos de Inteligência Artificial ligada à logística urbana [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1a406f25-77ec-43bf-bb6b-c43b7468cdd3/ANA%20CAROLINA%20MEIRELLES%20NEGRELLI%20TF-19.pdf -
Vancouver
Negrelli ACM, Silva MH da, Sakai RY. Previsão de demanda de chope através de algoritmos de Inteligência Artificial ligada à logística urbana [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1a406f25-77ec-43bf-bb6b-c43b7468cdd3/ANA%20CAROLINA%20MEIRELLES%20NEGRELLI%20TF-19.pdf
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