[pt] Essa dissertação teve como objetivo propor dois novos métodos para detecção de viés na previsão de demanda. Os métodos consistem numa adaptação de duas técnicas de controle estatístico de processos, o gráfico de controle de EWMA e o algoritmo CUSUM, ao contexto de detecção de viés na previsão de demanda. O desempenho dos métodos foi analisado por simulação, para diversos casos de mudança na inclinação (tendência) da série de dados (mudança de modelo constante para modelo com tendência; alteração na tendência de série crescente; estabilização de série crescente em um patamar constante), e com diferentes parâmetros para os métodos. O estudo limitou-se a séries sem sazonalidade e aos métodos de previsão de amortecimento exponencial simples e de Holt. Os resultados mostraram a grande superioridade do gráfico de EWMA proposto e apontam questões para pesquisas futuras. / [en] The purpose of this dissertation is to propose two new methods for detection of biases in demand forecasting. These methods are adaptations of two statistical process control techniques, the EWMA control chart and the CUSUM control chart (or CUSUM algorithm), to the context of the detection of biases in demand forecasting. The performance of the proposed methods was analyzed by simulation, for several magnitudes of changes in the trend of the series (change from a level series to a series with a trend, changes in the trend parameter, and stabilization of a series with a trend in a constant average level) and with different parameters for all methods. The study was limited to non-seasonal models and to the methods of simple exponential smoothing and Holt’s Exponential Smoothing. The results have shown the superiority of the EWMA method proposed and indicate issues for future research.

[pt] O sistema de geração de energia elétrica do Brasil é hidrotérmico e de grande porte, com predominância de usinas hidrelétricas. O seu tamanho e características peculiares permitem considerá-lo único em todo o mundo. Conseqüentemente a coordenação de todo esse sistema é uma tarefa de extrema complexidade e, portanto, há a necessidade de um correto planejamento e operação para evitar ou amenizar problemas relacionados a segurança de suprimento. Neste contexto, esta dissertação estuda as condições que resultaram no racionamento de energia elétrica no ano de 2001 e no início de 2002, além dos seus efeitos no curto e médio prazo e posteriormente infere sobre um possível novo racionamento. Para isto foram realizadas previsões do consumo de energia, durante o período de crise e foi desenvolvida uma modelagem computacional para simular os seus efeitos. Para obter os indicativos do racionamento passado e inferir sobre um novo, foram realizadas simulações no Modelo Computacional de Otimização Hidrotérmica de Médio Prazo - NEWAVE, desenvolvido pelo CEPEL. / [en] The Brazilian electric energy generation system is a hydrothermal system of great size, with predominance hydroelectric plants. Its peculiar size and characteristics is the only one in the world. Consequently, its coordination is very complex and, therefore, it´s necessary the correct planning and operation to prevent or reduce problems related to supplement security. In this context, this work studies the conditions that resulted in the rationing of electric energy in 2001 and in the beginning of 2002, as well as the effect in the short term and the medium term and infers on a new rationing possible. For this, energy consumption estimations were done, during the period of crisis and was developed a computational modeling to simulate its effect. To get the indicative of the last rationing and to infer on a new one was done simulations in the Computational Model NEWAVE, developed by CEPEL.

Esse trabalho tem por objetivo aprimorar a principal atividade das empresas de distribuição no que diz respeito ao combate às perdas comerciais: as inspeções em campo às unidades consumidoras (UCs). Para tanto, é feita a proposição de um método para identificar quedas de consumo atípicas dentro do universo de faturamento de UCs de uma concessionária de energia elétrica. A proposta está fundamentada na análise dos registros históricos de consumo, de modo que os dados considerados atípicos possam ser indicados e as UCs ranqueadas de acordo com a prioridade para as inspeções em campo. Para tanto, propõe-se a utilização combinada de técnicas de previsão de demanda e de estatísticas robustas. A validade do método foi verificada através de um estudo de caso em uma empresa de distribuição de energia elétrica do sul do Brasil. Através do estudo de caso, concluiu-se que o método é capaz de identificar quedas de consumo atípicas, tendo identificado satisfatoriamente 89,38% dos casos avaliados. Ao final do trabalho, são apresentadas sugestões de estudos complementares, de modo a aperfeiçoar o desempenho do método. / This study aims to enhance the main business of distribution companies regarding to the efforts to avoid non-technical losses, that means, field inspections at the consumer units (CUs). For that, the proposition of an algorithm to identify atypical consumption falls within the universe of PAs billing of an electric facility is made. The proposal is based on the analysis of historical records of consumption, so that the data which are considered atypical can be indicated and the CUs ranked according to their priority for inspections in the field. Combined techniques of demand forecasting and statistics robust are proposed. The validity of the algorithm was verified through a case study in an electric power distribution facility in southern Brazil. Through the case study, it was concluded that the algorithm is able to identify atypical consumption falls, and satisfactorily 89.38% of the cases was identified. At the end of this paper, suggestions for further studies in order to improve the performance of the algorithm are presented.

No presente trabalho são aplicadas ferramentas estatísticas quantitativas clássicas no setor de telefonia móvel brasileiro a fim de comparar os seus resultados. Uma metodologia é proposta para a aplicação destas ferramentas de um modo prático em uma de uma operadora de telefonia celular brasileira. Após são aplicados os métodos de previsão às séries históricas de demanda de acessos da telefonia móvel brasileira, estratificadas de acordo com as tecnologias utilizadas (TDMA, CDMA e GSM), no período de agosto de 2002 a julho de 2007. De acordo com o desempenho, são obtidos os modelos de cada método estatístico proposto. Entre estes, se escolheu aquele que melhor descreveu cada série e previsões foram geradas. Os modelos ARIMA apresentaram o melhor desempenho dentre os métodos aplicados nas séries estudadas. / The activity of planning ahead their systems in an appropriate manner is fundamental to telecommunication sector agents in order to manage the resources allocation and to meet the quality requirements in the provision of mobile telephony services. As the networks and production systems deployment takes time, there is the need of a service demand forecast. Therefore, in this study, classical quantitative statistics tools are applied to the Brazilian mobile telephony sector to compare their results. A methodology for the application of such tools in a practical way within a business environment of this sector is proposed. Afterwards, forecasting methods are applied to the time series referred to Brazilian mobile telephony demand, stratified according to the technologies (TDMA, CDMA and GSM) in the period from August 2002 to July 2007. The models of each statistical method proposed, based on the performance results, are obtained and, among these methods, it is chosen a model that best described each time series. The ARIMA model had the best performance among the methods applied in the time series studied and forecasts were made.

Os serviços de apoio ofertados pelas universidades federais desempenham papel importante na vida acadêmica do estudante, já que possuem como objetivo auxiliar a permanência e formação do aluno. Entre os serviços de apoio existentes está a oferta de refeições pelos restaurantes universitários, que devem se apoiar em uma gestão eficiente a fim de que o serviço possa ser ofertado de forma adequada. Esta dissertação aplica conceitos e ferramentas de engenharia de produção a fim de aprimorar o funcionamento dos restaurantes universitários de uma universidade federal brasileira. Inicialmente é abordada a temática de ajuste da política de solicitação de pedidos ao fornecedor pelo almoxarifado central dos restaurantes. Para isso, são realizadas as seguintes etapas: (i) coleta de dados históricos de demanda; (ii) modelagem das séries históricas com base nos modelos de previsão de demanda; (iii) geração da matriz bill of materials de uma refeição padrão; e (iv) geração do relatório MRP (Material Requirements Planning). Com a aplicação do método proposto, foi possível identificar que a forma atual de solicitação de pedidos não é adequada e que o relatório MRP pode ser utilizado no ambiente estudado, desde que seja abastecido com informações adicionais. Na sequência, estuda-se, através da simulação computacional, o arranjo físico e capacidade de um restaurante universitário, buscando aprimorar o fluxo de usuários durante o almoço através da redução do tamanhos de filas e tempos de espera. Para tanto, as etapas realizadas incluem (i) análise do sistema para identificação das atividades a serem inseridas no modelo de simulação; (ii) coleta de dados para abastecimento do modelo; (iii) construção e validação do modelo; e (iv) simulação e análise de cenários alternativos. A aplicação no restaurante estudado indica que a inclusão de um quarto aparelho de buffet, com a consequente redução da capacidade do salão em 20 lugares, gera benefícios significativos ao fluxo de usuários, reduzindo em 83% o tamanho médio da fila externa e em 73% o tempo médio de espera total. / The support services offered by federal universities play an important role in students’ academic life, since they aim to assist their stay and education at university. The supply of meals by university cafeterias is among the existing services, and it must rely on efficient management so that the service can be properly offered. This dissertation applies concepts and tools from Industrial Engineering in order to improve the operation of the university cafeterias of a Brazilian federal university. Initially, the issue of adjusting the ordering policy to the supplier by the cafeterias' central warehouse is addressed. To that end, the following steps are carried out: (i) collection of historical demand data; (ii) modeling of historical series based on demand forecasting models; (iii) generation of a matrix bill of materials of a standard meal; and (iv) generation of a MRP (Material Requirements Planning) report. The application of this method allowed the identification that the current form of ordering is not adequate, and that the MRP report can be used in the environment studied as long as it is provided with additional information. Next, the physical arrangement and the capacity of a university cafeteria are studied through computer simulation, in order to improve the flow of users by reducing queue size and waiting time. Therefore, the steps carried out include: (i) analysis of the system to identify the activities to be included in the simulation model; (ii) data collection to supply the model; (iii) development and validation of the model; and (iv) simulation and analysis of alternative scenarios. The application of this model in the cafeteria studied indicates that the inclusion of a fourth buffet equipment, in addition to reducing the capacity of the hall in 20 places, generates significant benefits to the flow of users, reducing the average queue size by 83% and the average waiting time by 73%.

No presente trabalho são aplicadas ferramentas estatísticas quantitativas clássicas no setor de telefonia móvel brasileiro a fim de comparar os seus resultados. Uma metodologia é proposta para a aplicação destas ferramentas de um modo prático em uma de uma operadora de telefonia celular brasileira. Após são aplicados os métodos de previsão às séries históricas de demanda de acessos da telefonia móvel brasileira, estratificadas de acordo com as tecnologias utilizadas (TDMA, CDMA e GSM), no período de agosto de 2002 a julho de 2007. De acordo com o desempenho, são obtidos os modelos de cada método estatístico proposto. Entre estes, se escolheu aquele que melhor descreveu cada série e previsões foram geradas. Os modelos ARIMA apresentaram o melhor desempenho dentre os métodos aplicados nas séries estudadas. / The activity of planning ahead their systems in an appropriate manner is fundamental to telecommunication sector agents in order to manage the resources allocation and to meet the quality requirements in the provision of mobile telephony services. As the networks and production systems deployment takes time, there is the need of a service demand forecast. Therefore, in this study, classical quantitative statistics tools are applied to the Brazilian mobile telephony sector to compare their results. A methodology for the application of such tools in a practical way within a business environment of this sector is proposed. Afterwards, forecasting methods are applied to the time series referred to Brazilian mobile telephony demand, stratified according to the technologies (TDMA, CDMA and GSM) in the period from August 2002 to July 2007. The models of each statistical method proposed, based on the performance results, are obtained and, among these methods, it is chosen a model that best described each time series. The ARIMA model had the best performance among the methods applied in the time series studied and forecasts were made.

Esse trabalho tem por objetivo aprimorar a principal atividade das empresas de distribuição no que diz respeito ao combate às perdas comerciais: as inspeções em campo às unidades consumidoras (UCs). Para tanto, é feita a proposição de um método para identificar quedas de consumo atípicas dentro do universo de faturamento de UCs de uma concessionária de energia elétrica. A proposta está fundamentada na análise dos registros históricos de consumo, de modo que os dados considerados atípicos possam ser indicados e as UCs ranqueadas de acordo com a prioridade para as inspeções em campo. Para tanto, propõe-se a utilização combinada de técnicas de previsão de demanda e de estatísticas robustas. A validade do método foi verificada através de um estudo de caso em uma empresa de distribuição de energia elétrica do sul do Brasil. Através do estudo de caso, concluiu-se que o método é capaz de identificar quedas de consumo atípicas, tendo identificado satisfatoriamente 89,38% dos casos avaliados. Ao final do trabalho, são apresentadas sugestões de estudos complementares, de modo a aperfeiçoar o desempenho do método. / This study aims to enhance the main business of distribution companies regarding to the efforts to avoid non-technical losses, that means, field inspections at the consumer units (CUs). For that, the proposition of an algorithm to identify atypical consumption falls within the universe of PAs billing of an electric facility is made. The proposal is based on the analysis of historical records of consumption, so that the data which are considered atypical can be indicated and the CUs ranked according to their priority for inspections in the field. Combined techniques of demand forecasting and statistics robust are proposed. The validity of the algorithm was verified through a case study in an electric power distribution facility in southern Brazil. Through the case study, it was concluded that the algorithm is able to identify atypical consumption falls, and satisfactorily 89.38% of the cases was identified. At the end of this paper, suggestions for further studies in order to improve the performance of the algorithm are presented.

abstract: The complexity of supply chains (SC) has grown rapidly in recent years, resulting in an increased difficulty to evaluate and visualize performance. Consequently, analytical approaches to evaluate SC performance in near real time relative to targets and plans are important to detect and react to deviations in order to prevent major disruptions. Manufacturing anomalies, inaccurate forecasts, and other problems can lead to SC disruptions. Traditional monitoring methods are not sufficient in this respect, because com- plex SCs feature changes in manufacturing tasks (dynamic complexity) and carry a large number of stock keeping units (detail complexity). Problems are easily confounded with normal system variations. Motivated by these real challenges faced by modern SC, new surveillance solutions are proposed to detect system deviations that could lead to disruptions in a complex SC. To address supply-side deviations, the fitness of different statistics that can be extracted from the enterprise resource planning system is evaluated. A monitoring strategy is first proposed for SCs featuring high levels of dynamic complexity. This presents an opportunity for monitoring methods to be applied in a new, rich domain of SC management. Then a monitoring strategy, called Heat Map Contrasts (HMC), which converts monitoring into a series of classification problems, is used to monitor SCs with both high levels of dynamic and detail complexities. Data from a semiconductor SC simulator are used to compare the methods with other alternatives under various failure cases, and the results illustrate the viability of our methods. To address demand-side deviations, a new method of quantifying forecast uncer- tainties using the progression of forecast updates is presented. It is illustrated that a rich amount of information is available in rolling horizon forecasts. Two proactive indicators of future forecast errors are extracted from the forecast stream. This quantitative method re- quires no knowledge of the forecasting model itself and has shown promising results when applied to two datasets consisting of real forecast updates. / Dissertation/Thesis / Doctoral Dissertation Industrial Engineering 2015

Os serviços de apoio ofertados pelas universidades federais desempenham papel importante na vida acadêmica do estudante, já que possuem como objetivo auxiliar a permanência e formação do aluno. Entre os serviços de apoio existentes está a oferta de refeições pelos restaurantes universitários, que devem se apoiar em uma gestão eficiente a fim de que o serviço possa ser ofertado de forma adequada. Esta dissertação aplica conceitos e ferramentas de engenharia de produção a fim de aprimorar o funcionamento dos restaurantes universitários de uma universidade federal brasileira. Inicialmente é abordada a temática de ajuste da política de solicitação de pedidos ao fornecedor pelo almoxarifado central dos restaurantes. Para isso, são realizadas as seguintes etapas: (i) coleta de dados históricos de demanda; (ii) modelagem das séries históricas com base nos modelos de previsão de demanda; (iii) geração da matriz bill of materials de uma refeição padrão; e (iv) geração do relatório MRP (Material Requirements Planning). Com a aplicação do método proposto, foi possível identificar que a forma atual de solicitação de pedidos não é adequada e que o relatório MRP pode ser utilizado no ambiente estudado, desde que seja abastecido com informações adicionais. Na sequência, estuda-se, através da simulação computacional, o arranjo físico e capacidade de um restaurante universitário, buscando aprimorar o fluxo de usuários durante o almoço através da redução do tamanhos de filas e tempos de espera. Para tanto, as etapas realizadas incluem (i) análise do sistema para identificação das atividades a serem inseridas no modelo de simulação; (ii) coleta de dados para abastecimento do modelo; (iii) construção e validação do modelo; e (iv) simulação e análise de cenários alternativos. A aplicação no restaurante estudado indica que a inclusão de um quarto aparelho de buffet, com a consequente redução da capacidade do salão em 20 lugares, gera benefícios significativos ao fluxo de usuários, reduzindo em 83% o tamanho médio da fila externa e em 73% o tempo médio de espera total. / The support services offered by federal universities play an important role in students’ academic life, since they aim to assist their stay and education at university. The supply of meals by university cafeterias is among the existing services, and it must rely on efficient management so that the service can be properly offered. This dissertation applies concepts and tools from Industrial Engineering in order to improve the operation of the university cafeterias of a Brazilian federal university. Initially, the issue of adjusting the ordering policy to the supplier by the cafeterias' central warehouse is addressed. To that end, the following steps are carried out: (i) collection of historical demand data; (ii) modeling of historical series based on demand forecasting models; (iii) generation of a matrix bill of materials of a standard meal; and (iv) generation of a MRP (Material Requirements Planning) report. The application of this method allowed the identification that the current form of ordering is not adequate, and that the MRP report can be used in the environment studied as long as it is provided with additional information. Next, the physical arrangement and the capacity of a university cafeteria are studied through computer simulation, in order to improve the flow of users by reducing queue size and waiting time. Therefore, the steps carried out include: (i) analysis of the system to identify the activities to be included in the simulation model; (ii) data collection to supply the model; (iii) development and validation of the model; and (iv) simulation and analysis of alternative scenarios. The application of this model in the cafeteria studied indicates that the inclusion of a fourth buffet equipment, in addition to reducing the capacity of the hall in 20 places, generates significant benefits to the flow of users, reducing the average queue size by 83% and the average waiting time by 73%.

Esse trabalho tem por objetivo aprimorar a principal atividade das empresas de distribuição no que diz respeito ao combate às perdas comerciais: as inspeções em campo às unidades consumidoras (UCs). Para tanto, é feita a proposição de um método para identificar quedas de consumo atípicas dentro do universo de faturamento de UCs de uma concessionária de energia elétrica. A proposta está fundamentada na análise dos registros históricos de consumo, de modo que os dados considerados atípicos possam ser indicados e as UCs ranqueadas de acordo com a prioridade para as inspeções em campo. Para tanto, propõe-se a utilização combinada de técnicas de previsão de demanda e de estatísticas robustas. A validade do método foi verificada através de um estudo de caso em uma empresa de distribuição de energia elétrica do sul do Brasil. Através do estudo de caso, concluiu-se que o método é capaz de identificar quedas de consumo atípicas, tendo identificado satisfatoriamente 89,38% dos casos avaliados. Ao final do trabalho, são apresentadas sugestões de estudos complementares, de modo a aperfeiçoar o desempenho do método. / This study aims to enhance the main business of distribution companies regarding to the efforts to avoid non-technical losses, that means, field inspections at the consumer units (CUs). For that, the proposition of an algorithm to identify atypical consumption falls within the universe of PAs billing of an electric facility is made. The proposal is based on the analysis of historical records of consumption, so that the data which are considered atypical can be indicated and the CUs ranked according to their priority for inspections in the field. Combined techniques of demand forecasting and statistics robust are proposed. The validity of the algorithm was verified through a case study in an electric power distribution facility in southern Brazil. Through the case study, it was concluded that the algorithm is able to identify atypical consumption falls, and satisfactorily 89.38% of the cases was identified. At the end of this paper, suggestions for further studies in order to improve the performance of the algorithm are presented.