Dimensionamento de estoques na cadeia de suprimentos a partir da clusterização
| Orientador(a) (dc.contributor.advisor) | Morandi, Maria Isabel Motta | |
| Coorientador(a) (dc.contributor.advisor-co1) | Lacerda, Daniel Pacheco | |
| Lattes Coorientador(a) (dc.contributor.advisor-co1Lattes) | http://lattes.cnpq.br/6330279254229431 | pt_BR |
| Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes) | http://lattes.cnpq.br/4506541364434201 | pt_BR |
| Autor(a) (dc.contributor.author) | Eidelwein, Frederico Ernesto | |
| Autor(a) Lattes (dc.contributor.authorLattes) | http://lattes.cnpq.br/7538237254908807 | pt_BR |
| Data de Disponibilização (dc.date.accessioned) | 2024-08-28T13:32:12Z | |
| dc.date.available (dc.date.available) | 2024-08-28T13:32:12Z | |
| Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued) | 2024-04-24 | |
| Abstract (dc.description.abstract) | The development of models using data available to companies is a necessity in order to remain competitive in the global market. This work addresses the sizing and positioning of inventories in the supply chain, using the clustering of products by their categorical characteristics and sales history as a basis for projecting the allocation of new collections. Experts were consulted to validate the available variables, assigned to products related to past collections and future collections. Products from past collections were then clustered using the k-modes algorithm and their performance was measured for each preferred origin according to the destination of the order, as indicated by the logistics partner. Using the same criteria, the products that compose the future collection were associated with the clusters created, and based on the measured past performance, their volumes were projected for each warehouse. The study compares the results of three different scenarios, executed, potential and model. The research achieved its objectives by creating a product clustering model for future collections, identifying relevant variables in the process and assessing the model's adherence to inventory sizing. The proposed model defines criteria for allocating products and suggests reducing operating costs and improving the logistics service, allowing hidden factors to be identified, such as a possible increase in the level of service and customer satisfaction. | en |
| Resumo (dc.description.resumo) | O desenvolvimento de modelos utilizando dados disponíveis para as empresas é uma necessidade para manter que se mantenham competitivas no mercado global. Este trabalho aborda o dimensionamento e posicionamento de estoques na cadeia de suprimentos, utilizando a clusterização de produtos por suas características categóricas e histórico de vendas como base para projetar a alocação de novas coleções. Foi realizada uma consulta com especialistas para validação das variáveis disponíveis, atribuídas para produtos relacionados a coleções passadas, e coleção futura. Os produtos das coleções passadas foram então agrupados utilizando o algoritmo k-modes e seus desempenhos foram medidos para cada origem preferencial segundo o destino do pedido, conforme indicação de parceiro logístico. Utilizando os mesmos critérios, os produtos que compõe a coleção futura foram associados aos grupos criados, e com base no despenho passado medido, seus volumes foram projetados para cada armazém. O estudo compara o resultado de três diferentes cenários, executado, potencial e do modelo. A pesquisa alcançou seus objetivos ao construir um modelo de agrupamento de produtos para coleções futuras, avaliar modelos de aprendizado de máquina não supervisionados aderentes ao problema, avaliar os impactos econômicos do modelo atual do contexto analisado, e avaliar os benefícios resultantes do emprego de modelos de aprendizagem de máquina não supervisionados no processo de posicionamento e dimensionamento de estoques. O modelo proposto define critérios para alocação de produtos e sugere a redução de custos operacionais e melhoria no serviço de logística, permitindo identificar fatores ocultos, como possível aumento no nível de serviço e satisfação do cliente. | pt_BR |
| Agência de fomento (dc.description.sponsorship) | CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior | pt_BR |
| URI (dc.identifier.uri) | http://repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/13204 | |
| Idioma (dc.language) | pt_BR | pt_BR |
| Nome da instituição (dc.publisher) | Universidade do Vale do Rio dos Sinos | pt_BR |
| País da Instituição (dc.publisher.country) | Brasil | pt_BR |
| Departamento (dc.publisher.department) | Escola Politécnica | pt_BR |
| Sigla da Instituição (dc.publisher.initials) | Unisinos | pt_BR |
| Programa (dc.publisher.program) | Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas | pt_BR |
| Direitos de acesso ao documento (dc.rights) | openAccess | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Dimensionamento de estoques | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Clusterização | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Cadeia de suprimentos | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Gestão logística | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Eficiência operacional | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Inventory sizing | en |
| Assunto (dc.subject) | Clustering | en |
| Assunto (dc.subject) | Supply chain | en |
| Assunto (dc.subject) | Logistics management | en |
| Assunto (dc.subject) | Operational efficiency | en |
| Tema (CNPq) (dc.subject.cnpq) | ACCNPQ::Engenharias::Engenharia de Produção | pt_BR |
| Título (dc.title) | Dimensionamento de estoques na cadeia de suprimentos a partir da clusterização | pt_BR |
| Tipo de arquivo (dc.type) | Dissertação | pt_BR |
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