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%.

A previsão de demanda permite às organizações o reconhecimento de sua curva perfil de demanda, sendo uma ferramenta para gerir estoques, nivelando-os de forma a não estagnar valores monetários, bem como possuir volumes de produtos suficientes para atender à carteira de clientes. Em diversas aplicações, no entanto, faz-se necessária a integração de métodos quantitativos aos métodos qualitativos de previsão de demanda para assegurar níveis mais precisos dos itens a serem produzidos. Uma previsão de demanda adequada também auxiliar na concepção de políticas adequadas de gestão de matérias-primas, gestão essa que tipicamente se apoia no método MRP (Material Requirements Planning). Esta dissertação aplica sistemáticas de previsão de demanda e MRP em um setor de implementos rodoviários do segmento metal-mecânico. Para tanto, os passos metodológicos estão estruturados na seguinte ordem: (i) Coleta e tratamento dos dados históricos de demanda; (ii) Seleção do modelo de previsão de demanda quantitativo; (iii) Ajuste das previsões através da opinião de especialistas; (iv) Geração da matriz BOM; e (v) Geração do relatório MRP, com as solicitações de reposição pertinentes. Com a projeção da previsão de demanda, foi possível prospectar a aquisição de matérias-primas de forma a aprimorar a gestão dos recursos. Os resultados deste estudo agregaram ao segmento metal-mecânico um modelo sistemático de previsão de demanda, com isso, o setor de implementos rodoviários, o qual é um ramo existente há pouco mais que três décadas, aderiu traços competitivos em relação ao mercado consumidor através de métodos de gestão conceituados. / Demand forecasting enables organizations to recognize their demand profile curve, being a tool for managing inventories, leveling them so as not to stagnate monetary values, as well as having enough product volumes to serve the customer portfolio. In several applications, however, it is necessary to integrate quantitative methods with qualitative methods of forecasting demand to ensure more precise levels of the items to be produced. An adequate demand forecast will also assist in the design of appropriate raw material management policies, which typically rely on the MRP (Material Requirements Planning) method. This dissertation applies demand forecasting and MRP systems in a sector of road implements of the metal-mechanical segment. Therefore, the methodological steps are structured in the following order: (i) Collection and treatment of historical demand data; (ii) Selection of the quantitative demand forecast model; (iii) Adjustment of forecasts through expert opinion; (iv) Generation of the BOM matrix; and (v) Generation of the MRP report, with relevant replacement requests. Based on the generated forecasting, it was possible to prospect the acquisition of raw materials in order to improve the management of the resources. The results of this study added to the metal-mechanical segment a systematic model of demand forecasting. In this way, the sector of road implements, which is a branch that has existed for more than three decades, has adhered to competitive characteristics in relation to the consumer market through management methods.

O planejamento de produção é um elemento essencial para as empresas, pois permite definir os volumes a serem produzidos, conforme a estimativa de demanda e a capacidade produtiva disponível. Este trabalho contribui para o planejamento da produção, integrando variáveis e parâmetros que podem ajudar na maximização do resultado econômico das organizações. Esta dissertação apresenta três objetivos principais relacionados a esse tema: (i) identificar os problemas e as variáveis que precisam ser analisadas no desenvolvimento de métodos que se adéquam às necessidades das áreas envolvidas; (ii) desenvolver algoritmo para integrar as variáveis identificadas e os dados empresariais, de forma a viabilizar a aplicação do modelo, baseado em programação matemática e distribuições de probabilidade; (iii) aplicar os modelos propostos, a fim de avaliar sua utilidade e discutir os resultados obtidos. O estudo realizado revela a importância do uso de métodos formais de planejamento da produção integrados à definição do preço do produto. A definição de preços ou volumes de produção diferente dos valores ótimos pode afetar substancialmente o lucro global do sistema produtivo. / Production planning is an essential tool for companies, since it establishes the volumes to be produced, according to estimated demand and available production capacity. This work contributes with production planning field by integrating variables and parameters that impact the economic results of the organizations. This study presents three main objectives: (i) identification of issues and variables that need to be analyzed to develop methods suited to the needs of the areas involved, (ii) development of algorithms to integrate the identified variables and business data, in order to enable the application of the model, based on mathematical programming and probability distributions, (iii) application of the proposed models to evaluate their usefulness and discuss results. The study reveals the importance of using production planning formal methods that integrate products’ prices. The establishment of prices or production volumes different from optimum values may substantially affect production system global profit.

Diante do elevado nível de competição presente no cenário atual, torna-se indispensável a adoção de medidas de gestão capazes de priorizar e dirigir esforços na busca pela excelência no desempenho operacional das empresas. Assim, o objetivo deste trabalho é propor uma abordagem baseada em custos de produção e previsão de demanda voltada ao planejamento e controle da capacidade produtiva. Inicialmente, realizou-se o mapeamento dos artigos publicados em dezenove periódicos no período de 2002 a 2013, visando identificar abordagens relacionadas ao tema custos de produção e o processo de previsão de demanda. Com a finalidade de otimizar o planejamento da capacidade produtiva disponível, uma modelagem matemática, que utiliza o algoritmo generalized reduced gradient (GRG) não linear, é proposta. Por fim, é apresentado um modelo para o controle do desempenho operacional do sistema produtivo, fundamentado na avaliação de custos e no planejamento da capacidade de produção. Para avaliar a eficácia do modelo proposto, este foi aplicado em uma empresa de manufatura de materiais plásticos para a construção civil, em um sistema com múltiplos produtos e múltiplas máquinas. / Given the high level of competition present in the current environment, it is essential to adopt management measures in order to prioritize and direct efforts in the search for excellence in the company operational performance. Therefore, the objective of this study is to propose an approach based on production costs and demand forecasting focused on production capacity planning and control. A mapping of the articles published in nineteen journals, during the period of 2002 to 2013, was conducted to identify the different approaches related to production costs and demand forecasting. A mathematical modeling is proposed with the objective of optimizing the capacity planning using the nonlinear algorithm generalized reduced gradient (GRG). This study presented a model for controlling operational performance of the production system based on the evaluation of production costs and capacity planning. To evaluate the efficacy the model was applied to a manufacturing company of plastic materials for the construction, in a system with multi-products and multi-machines.

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.

Orientador: Anna Diva Plasencia Lotufo / Resumo: This work analysis load data from desegregated levels that presented difficulties to load forecasting with several methods due to variation in electrical energy consumption. The application proposed in this work is short-term load forecasting to a university building by GRNN (General Regression Neural Network) considering the bottom up approach and using a moving average filter to deal with the missing or wrong data. It is presented the system that provides the data as well as the methods used for pre-processing and realize the forecasting. The results are evaluated by MAPE (Mean Absolute Perceptual Error) and are considered good when compared with other methods. / Mestre

In transforming the current electricity network, in a so called smart grid, demand forecasting is relevant to processes such as demand management, demand response, distributed generation, among others. For consumers, the replacement of electromechanical meters by electronic meters, enables real-time access to measurement data, providing this data for demand forecasting. The present work focuses on consumers with different profiles, commercial, industrial and institutional, connected to the the distribution network in medium-voltage and loads ranging between a few tens of kilowatts and two megawatts. For these consumers, very short-term demand forecasting (up to 2 hours) will be an important tool for decision making in a dynamic environment, with time-variable energy prices, demand-side management and eventually own generation. With the application of demand forecasting methods to various consumers with different profiles, it is shown that the forecasting methods with better accuracy (lower average error) are variable from consumer to consumer. For one consumer individually, the method with better accuracy is also variable, depending on the hour of the day. Combination of several demand forecasting methods results in similar or better performance compared to using only a single method. A method of selective combination is proposed, in order to eliminate the risk of choosing a unique method, which results are unpredictable. The results of the application of the proposed combination method, on several consumers with different characteristics, demonstrate that selective combination improves the quality of the forecast. / No processo de transformação das redes de energia elétrica atuais, em redes elétricas inteligentes (smart grid), a previsão de demanda é relevante para processos como o gerenciamento da demanda, resposta a demanda, geração distribuída, entre outros. Para os consumidores, a substituição de medidores eletromecânicos, por medidores eletrônicos, possibilita o acesso em tempo real aos dados da medição, disponibilizando estes dados para a previsão de demanda. O presente trabalho focaliza em consumidores de diferentes perfis, comerciais, industriais e institucionais, ligados à rede de distribuição em média tensão, com demandas situadas em uma faixa de algumas dezenas de quilowatts até dois megawatts. Para estes consumidores, uma previsão de demanda para curtíssimo prazo (até 2 horas) será uma importante ferramenta na tomada de decisão em um ambiente dinâmico, com tarifas variáveis no tempo, gerenciamento pelo lado da demanda e eventual geração própria. A partir da aplicação de métodos de previsão de demanda em consumidores de variados perfis de carga, é demonstrado que os métodos de previsão com melhor precisão (menor erro médio) variam de consumidor para consumidor. Para um mesmo consumidor o método de melhor precisão também é variável, sendo dependente da hora do dia. Uma combinação de diversos métodos de previsão de demanda resulta em performance similar ou superior se comparado ao uso de apenas um método individual. Propõe-se um método de combinação seletiva, com o objetivo de eliminar o risco da escolha de um único método, cujos resultados são imprevisíveis. Os resultados da aplicação do método de combinação proposto, em diversos consumidores de características diferentes, demonstram que a combinação seletiva representa uma melhora na qualidade da previsão.

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%.

A previsão de demanda permite às organizações o reconhecimento de sua curva perfil de demanda, sendo uma ferramenta para gerir estoques, nivelando-os de forma a não estagnar valores monetários, bem como possuir volumes de produtos suficientes para atender à carteira de clientes. Em diversas aplicações, no entanto, faz-se necessária a integração de métodos quantitativos aos métodos qualitativos de previsão de demanda para assegurar níveis mais precisos dos itens a serem produzidos. Uma previsão de demanda adequada também auxiliar na concepção de políticas adequadas de gestão de matérias-primas, gestão essa que tipicamente se apoia no método MRP (Material Requirements Planning). Esta dissertação aplica sistemáticas de previsão de demanda e MRP em um setor de implementos rodoviários do segmento metal-mecânico. Para tanto, os passos metodológicos estão estruturados na seguinte ordem: (i) Coleta e tratamento dos dados históricos de demanda; (ii) Seleção do modelo de previsão de demanda quantitativo; (iii) Ajuste das previsões através da opinião de especialistas; (iv) Geração da matriz BOM; e (v) Geração do relatório MRP, com as solicitações de reposição pertinentes. Com a projeção da previsão de demanda, foi possível prospectar a aquisição de matérias-primas de forma a aprimorar a gestão dos recursos. Os resultados deste estudo agregaram ao segmento metal-mecânico um modelo sistemático de previsão de demanda, com isso, o setor de implementos rodoviários, o qual é um ramo existente há pouco mais que três décadas, aderiu traços competitivos em relação ao mercado consumidor através de métodos de gestão conceituados. / Demand forecasting enables organizations to recognize their demand profile curve, being a tool for managing inventories, leveling them so as not to stagnate monetary values, as well as having enough product volumes to serve the customer portfolio. In several applications, however, it is necessary to integrate quantitative methods with qualitative methods of forecasting demand to ensure more precise levels of the items to be produced. An adequate demand forecast will also assist in the design of appropriate raw material management policies, which typically rely on the MRP (Material Requirements Planning) method. This dissertation applies demand forecasting and MRP systems in a sector of road implements of the metal-mechanical segment. Therefore, the methodological steps are structured in the following order: (i) Collection and treatment of historical demand data; (ii) Selection of the quantitative demand forecast model; (iii) Adjustment of forecasts through expert opinion; (iv) Generation of the BOM matrix; and (v) Generation of the MRP report, with relevant replacement requests. Based on the generated forecasting, it was possible to prospect the acquisition of raw materials in order to improve the management of the resources. The results of this study added to the metal-mechanical segment a systematic model of demand forecasting. In this way, the sector of road implements, which is a branch that has existed for more than three decades, has adhered to competitive characteristics in relation to the consumer market through management methods.