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Uso de conhecimento teórico e de especialista para previsão de demanda.

Dias, Andreza Silva 30 January 2004 (has links)
Made available in DSpace on 2016-06-02T19:51:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissASD.pdf: 1861944 bytes, checksum: 56b6855a6f1b04c9f4a96c12490009ba (MD5) Previous issue date: 2004-01-30 / In a highly competitive market as the actual one, the production management must ensure that goods and services are supplied to the customers in right time, so they can offer a competitive advantage or, at least, can be sold by a price that surpasses the production costs. It can be affirmed that one of the variables which determines the service level, to the customer, is the product availability, such in rapidity terms, as the amount of the available product. A determinant function for the availability of a product or service is the forecasting, it analyses the records about the past sales and it infer the possible behavior of the consumers for the following periods. The demand is influenced by qualitative and quantitative factors that are not considered simultaneously by the traditional forecasting methods. Thus, observing the trends in the use of expert systems and the importance of the demand forecast, this research aims to develop an expert system for demand forecast that combines qualitative and quantitative methods. To test and to analyze the performance of the systems a case study in an industry of soft drink had been carried through. This work considers an adaptation to the method of quantitative forecast adjustment with judgment to develop an expert system for demand forecast. The quantitative forecast is outcome by the combination of the forecasts generated for the most known methods. The results obtained in the tests carried through with data that had been collected during the study case confirm that the use of judgment as adjustment form of forecasting obtained by quantitative methods improve the quality of the forecast. Moreover, this work allowed proving that the knowledge of an expert who calculates the forecasting using his own judgment allows the construction of a Knowledge Base of an Expert System. / Em um mercado altamente competitivo como o atual, a administração da produção deve garantir que bens e serviços sejam fornecidos aos clientes em tempo adequado, para que ofereçam uma vantagem competitiva ou, pelo menos, possam ser vendidos por um preço que supere os custos de produção. Pode-se afirmar que uma das variáveis que determina o nível de serviço ao cliente é disponibilidade do produto tanto em termos de rapidez, quanto quantidade. Uma função determinante para a disponibilidade de um produto ou serviço é a previsão de demanda, que observando os registros sobre vendas infere o possível comportamento dos consumidores para os períodos seguintes. A demanda é influenciada por fatores qualitativos e quantitativos, que não são considerados simultaneamente pelos métodos de previsão de demanda tradicionais. Assim, observando as tendências no uso de sistemas especialistas e a importância da previsão de demanda, esta pesquisa objetiva desenvolver o protótipo de um sistema especialista para previsão de demanda que combine métodos qualitativos e quantitativos. Para testar e analisar o desempenho do protótipo desenvolvido foi realizado um estudo de caso em uma indústria de refrigerantes. Este trabalho propõe uma adaptação ao método de ajuste de previsão quantitativa por julgamento para desenvolver o protótipo do sistema especialista para previsão de demanda. A previsão quantitativa é resultado da combinação das previsões geradas pelos métodos mais conhecidos. Os resultados obtidos a partir de testes realizados com dados coletados durante o estudo de caso confirmam que a utilização do julgamento como forma de ajuste de previsão de demanda obtida por meio de métodos quantitativos melhora a qualidade da previsão. Além disso, este trabalho permitiu comprovar que o conhecimento de uma especialista que realiza a previsão de demanda por julgamento permite a construção de uma Base de Conhecimento de um Sistema Especialista.

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