Spelling suggestions: "subject:"previsao"" "subject:"revisao""
231 |
[en] DEMAND PROJECTION IN THE OMNICHANNEL CHANNEL OF A RETAILER / [pt] PROJEÇÃO DE DEMANDA NO CANAL OMNICHANNEL DE UMA VAREJISTABARBARA SEQUEIROS HUE LESSA 07 December 2023 (has links)
[pt] Tendo em vista mudanças significativas no varejo causadas pelo
crescimento de compras online no Brasil, este estudo tem como objetivo facilitar
um relevante lead time e um forte grau de assertividade na previsão de demanda do
Omnichannel de uma empresa do setor. Com a crescente relevância do
Omnichannel, é importante compreender as necessidades dos consumidores
tradicionais e digitais, integrar suas experiências e oferecer múltiplos canais de
compra. Nesse contexto, a previsão de demanda é crucial para apoiar as decisões
estratégicas, táticas e operacionais da organização. A utilização de séries temporais
hierárquicas auxilia na precisão das previsões e, portanto, na tomada de decisões,
permitindo gerar estimativas coerentes ao longo dos múltiplos níveis hierárquicos.
Dessa forma, neste estudo, combinando as metodologias de previsão de séries
temporais ETS, ARIMA e SARIMAX, com métodos de reconciliação Bottom-up,
Top-down, MinTrace Combinação Ótima (OLS) e MinTrace WLS Struct, doze
modelos foram gerados. Baseado nas principais abordagens de séries temporais
hierárquicas, com uma sequência de sete passos, os modelos foram comparados,
por meio de métricas de avaliação de desempenho, para identificar qual deles
melhor se encaixa na série trabalhada. Ao final do estudo, o modelo SARIMAX
com Bottom-up se mostrou a combinação mais adequada para a série em análise. A
abordagem alcançou um MAPE de 22 por cento no nível mais agregado da hierarquia,
reduzindo em cinco pontos percentuais o MAPE original da empresa, além de
apresentar a melhor colocação na combinação das métricas comparativamente. / [en] In light of recent changes in retail caused by the growth of online shopping in Brazil, this study aims to enable a substantial lead time and a high degree of accuracy of the Omnichannel demand forecast for a retail company. As Omnichannel success continues to expand, it becomes increasingly important tounderstand the needs of both traditional and digital consumers, integrate their experiences and offer multiple purchase channels. In this context, demand forecasting is crucial for identifying market trends, growth opportunities, potentialstrategies and supporting strategic, tactical and operational decisions. The use of Hierarchical Time Series improves forecasts accuracy and, therefore, assists in decision-making, allowing the development of consistent estimations acrossmultiple hierarchical levels. Thus, this study combines the time series forecast generation methodologies ETS, ARIMA and SARIMAX, with Bottom-up, Top-down, MinTrace Optimal Combination (OLS) and MinTrace WLS Struct reconciliation methods, resulting in the generation of twelve models. Based on the main theories of Hierarchical Time Series and following a 7-steps sequence, the models were compared using performance evaluation metrics to identify the best fit for the investigated series. The research concludes that the SARIMAX model,together with the Bottom-up strategy, proves to be the most appropriate composition for the Hierarchical Time Series under analysis, as it demonstrates the best performance across the evaluation metrics, reaching a MAPE of 22 percent at the most aggregated level of the hierarchy and reducing the original company forecasting MAPE by five percentage points.
|
232 |
[pt] ENSAIOS SOBRE PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS HIERÁRQUICAS / [en] ESSAYS ON HIERARCHICAL TIME SERIES FORECASTINGMAURICIO FRANCA LILA 04 July 2023 (has links)
[pt] O presente estudo, apresenta um conjunto de propostas metodológicas
relacionadas a reconciliação de previsões em Séries Temporais Hierárquicas.
O principal objetivo é apresentar soluções originais ao tema, buscando obter
previsões mais acuradas do que as obtidas por modelos independentes para
os diferentes níveis da hierarquia. Os estudos foram realizados considerando
dados reais, mostrando a potencialidade de aplicação dos métodos desenvolvidos em diferentes cenários, onde as series temporais são estruturadas de forma
hierárquica. Esta tese é composta por um conjunto de ensaios que exploram
a reconciliação de previsão sob a ótica de um modelo de regressão, que dá
origem a reconciliação ótima. A primeira contribuição trata do problema da
reconciliação de previsões na perspectiva de estimadores robustos. A proposta
apresenta uma contribuição original aplicada a dados dos de pesquisas de força
de trabalho no Brasil, apresentando um conjunto de soluções que podem direcionar políticas públicas eficientes. Neste caso, as previsões reconciliadas obtidas através de estimadores robustos possibilitaram um maior ganho em termos
acurácia e uma performance equivalente aos métodos que representam o estado da arte sobre reconciliação de previsões em séries temporais hierárquicas.
A segunda contribuição trata do problema da reconciliação ótima em séries
de consumo de energia no Brasil, apresentado uma proposta alternativa, menos sensível a valores estremos. Os resultados obtidos neste segundo trabalho
apresentam melhoramentos consideráveis em métricas de avaliação padrão no
que diz respeito as novas previsões. Uma terceira proposta busca oferecer uma
estrutura alternativa de covariância dos erros de previsão, que irá ampliar o
conjunto de propostas apresentadas na literatura para o método de reconciliação denominado por MinT (do inglês, Minimum Trace) , que minimiza os
erros de reconciliação, oferecendo um estimador de variância mínima. / [en] This study presents a set of methodological proposals aimed at improving forecast reconciliation in the context of Hierarchical Time Series. The main
objective is to present original solutions to the theme, seeking to obtain more
accurate forecasts than those obtained by independent models for the different
levels of the hierarchy. The studies were conducted using real data, showing
the potentiality of application of the methods developed in different scenarios,
in which the time series are structured in a hierarchical fashion. This thesis
is composed of a set of essays that explore forecast reconciliation from the
perspective of a regression model, which gives foundations to optimal reconciliation. The first contribution addresses the problem of forecast reconciliation
from the perspective of robust estimators. The proposal presents an original
contribution applied to data from labor force surveys in Brazil, presenting a
set of solutions that can drive efficient public policies. In this case, the reconciled forecasts obtained through robust estimators provided consistent gains
in terms of accuracy when compared to methods that represent the state-of-the-art on forecast reconciliation in hierarchical time series. The second contribution deals with the problem of optimal reconciliation applied to energy
consumption time series in Brazil. We present an alternative proposal, less
sensitive to outlying forecasts at the reconciliation stage. The results obtained
in this second study show considerable improvements in standard evaluation
metrics with regard to the new forecasts. The third proposal seeks to offer
robust covariance structures for forecasting errors, which expands the set of
strategies presented in the literature. The main contribution is to incorporate
robust covariance estimates into the MinT (Minimum Trace) reconciliation
approach, which minimizes reconciliation errors, offering an estimator with
minimum variance.
|
233 |
[en] ESN-GA-SRG HYBRID MODEL: AN OPTIMIZATION AND TOPOLOGY SELECTION APPROACH IN ECHO STATE NETWORKS FOR TIME SERIES FORECASTING / [pt] MODELO HÍBRIDO ESN-GA-SRG: UMA ABORDAGEM DE OTIMIZAÇÃO E SELEÇÃO DE TOPOLOGIAS EM ECHO STATE NETWORKS PARA PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAISCESAR HERNANDO VALENCIA NINO 05 January 2023 (has links)
[pt] A utilização de modelos de inteligência computacional para tarefas de previsão Multi-Step de séries temporais tem apresentado resultados que permitem considerar estes modelos como alternativas viáveis para este tipo de problema. Baseados nos requerimentos computacionais e a melhora de desempenho, recentemente novas áreas de pesquisa têm sido apresentadas na comunidade científica. Este é o caso do Reservoir Computing, que apresenta novos campos de estudo para redes neurais do tipo recorrentes, as quais, no passado, não foram muito utilizados devido à complexidade de treinamento e ao alto custo computacional. Nesta nova área são apresentados modelos como Liquid State Machine e Echo State Networks, que proporcionam um novo entendimento no conceito de processamento dinâmico para redes recorrentes e propõem métodos de treinamento com baixo custo computacional. Neste trabalho determinou-se como foco de pesquisa a otimização de parâmetros globais para o projeto das Echo State Networks. Embora as Echo State Networks sejam objeto de estudo de pesquisadores reconhecidos, ainda apresentam comportamentos desconhecidos, em parte pela sua natureza dinâmica, mas também, pela falta de estudos que aprofundem o entendimento no comportamento dos estados gerados. Utilizando como fundamento o modelo Separation Ratio Graph para análise do desempenho, é proposto um novo modelo, denominado ESN-GA-SRG, que usa como base redes ESN com otimização de parâmetros globais utilizando GA e seleção de topologias para Reservoir por meio de análise de estados empregando SRG. O desempenho deste novo modelo é avaliado na previsão das 11 séries que compõem a versão reduzida do NN3 Forecasting Competition e em 36 séries da competição M3, selecionadas segundo características de periodicidade na amostragem, assimetria, sazonalidade e estacionaridade. O desempenho do modelo ESN-GA-SRG na previsão dessas séries temporais foi superior na maioria dos casos, com significância estatística, quando comparado com outros modelos da literatura. / [en] The use of computational intelligence models for Multi-Step time series prediction tasks has presented results that allow us to consider these models as viable alternatives for this type of problem. Based on computational requirements and performance improvement, new areas of research have recently been presented in the scientific community. This is the case of Reservoir Computing, which presents new fields of study for recurrent-type neural networks, which in the past were not widely used because of training complexity and high computational cost. In this new area are presented models such as Liquid State Machine and Echo State Networks, which provide a new understanding of the concept of dynamic processing for recurring networks and propose methods of training with low computational cost. In this work, we determined the optimization of global parameters for the Echo State Networks project. Although Echo State Networks are the object of study by recognized researchers, they still present unknown behavior, partly due to their dynamic nature, but also due to the lack of studies that deepen behavior understanding of the generated states. Based on the Separation Ratio Graph model for performance analysis, a new model, called ESN-GA-SRG, is proposed, which uses ESN networks with global parameter optimization using GA and selection of topologies for Reservoir through analysis of States employing SRG. The performance of this new model is evaluated to forecast the 11 series that made up the reduced version of the NN3 Forecasting Competition and for 36 series of the M3 competition, selected according to characteristics of periodicity in sampling, asymmetry, seasonality and stationary. The performance of the ESN-GA-SRG model in predicting these time series was superior in most cases, with statistical significance when compared with other models in the literature.
|
234 |
[en] FATIGUE-LIFE PREDICTION OF CRANKSHAFTS AND MECHANICAL STRUCTURAL COMPONENTS UNDER MULTIAXIAL FATIGUE LOADINGS / [pt] PREVISÃO DA VIDA EM FADIGA DE EIXOS VIRABREQUIM E COMPONENTES MECÂNICOS ESTRUTURAIS SOB CARREGAMENTO MULTIAXIALTIAGO LIMA D ALBUQUERQUE E CASTRO 07 August 2019 (has links)
[pt] Critérios de fadiga multiaxial para vida infinita tinham por objetivo apenas avaliar a ocorrência de fratura em um componente mecânico quando submetido a carregamentos multiaxiais totalmente reversíveis. Carpinteri e Spagnoli propuseram uma modificação em seu próprio modelo, substituindo por outros parâmetros os limites de resistência à fadiga em flexão f−1 e torção t−1 para ensaios totalmente reversíveis, introduzindo na equação uma variável nf que permitiu realizar uma previsão de vida em fadiga finita. O objetivo do presente estudo é verificar experimentalmente a consistência dessa modificação. A metodologia consistiu em obter experimentalmente curvas de Wohler para tração e torção referentes ao aço DIN 42CrMo4 a fim de obter os parâmetros m e m(asterisco), que são os coeficientes angulares das mesmas em escala log-log, produzindo meios para a aplicação do critério. Como o equacionamento do modelo não apresenta solução analítica, foi desenvolvido uma solução numérica para obter junto ao critério uma previsão teórica de vida em fadiga. Adicionalmente, o estudo busca discutir acerca de uma possível relação direta entre amplitude de tensão normal, amplitude de tensão cisalhante e número de ciclos para falha. O modelo em si apresentou consistência parcial com os experimentos, tendo sido assertivo nos ensaios de torção pura, mas discrepante em ensaios de tração pura. Para carregamentos combinados, houve razoável precisão em dois casos e grande dispersão em outra, mas a avaliação final depende de mais pontos experimentais. / [en] Infinite-life multiaxial fatigue criteria had only the ability to evaluate whether or not fatigue failure is to occur to a mechanical componente once subjected to multiaxial fatigue loadings. Carpinteri e Spagnoli proposed a modification to their own model, substituting both fully reversed bending and torsion fatigue endurance limits, f1 and t−1 respectively, introducing into the equation a new variable nf, allowing the model to predict the fatigue-life of the mechanical component. The main goal of the presente study is to assess the accuracy of the modified model via experiments. The research methodology consisted in determining m and m (asterisk), which are the slopes of the S-N curves for fully reversed bending and torsion experiments on regards to DIN 42CrMo4 steel when plotted into a log-log scale, providing means to apply the model. Since there is no analytic solution to the model, the criterion s equation has to be solved numerically. Furthermore, the present study discusses the possibility of a direct relation between amplitude of normal stress, amplitude of shear stress and number of cycles to failure. The modified Carpinteri & Spagnoli s criterion proved itself to be partially consistent, presenting both accurate predictions of torsional fatigue-life and discrepant results for axial loadings. For combined loadings, the model provided two consistent results while another experimental point was proved far off. The final assessment on regards to the model s accuracy depends on more experimental points.
|
235 |
[pt] ENSAIOS EM GESTÃO DE CARTEIRAS E PREVISÃO DE RETORNOS DE AÇÕES / [en] ESSAYS IN PORTFOLIO MANAGEMENT AND STOCKS RETURN FORECASTINGARTUR MANOEL PASSOS 29 November 2021 (has links)
[pt] A dissertação é composta por três ensaios empíricos que usam dados
históricos de ações americanas. O primeiro avalia o desempenho de uma abordagem
de otimização de carteiras baseada na otimização de Markowitz. Os
resultados mostram valor econômico positivo do portfólio resultante, mesmo
na presença de custos de transação. O segundo artigo visa comparar e combinar
a técnica desenvolvida no artigo anterior à abordagem paramétrica e avalia
o desempenho da combinação das técnicas. Os resultados mostram que o desempenho
da técnica paramétrica é inferior à técnica de Markowitz modificada
e pouco melhor do que o mercado agregado. Isto sugere que o valor econômico
de explorar a estrutura de covariância entre as ações é superior a aumentar
pesos em ações cujas características oferecem relações risco-retorno maiores
até o período. O terceiro ensaio avalia modelos de previsão da variação de retornos
entre ações. As estatísticas utilizadas apontam que os modelos padrão
não possuem poder preditivo superior a modelos que supõem que não há variação ou que usam a média histórica. Por meio do uso tanto de combinações
de modelos lineares quanto estimação restrita de modelos com muitos fatores,
mostro que é possível obter resultados ligeiramente superiores. / [en] The dissertation consists of three empirical essays which use historical data of stocks listed in NYSE. The first essay evaluates a portfolio selection approach based on the Markowitz optimization. Results show the portfolios have positive economic value, even after including transaction costs. The second essay compares the technique proposed in the first essay to the parametric approach. Results show the parametric approach performs worse than the modified Markowitz approach and shlightly better than the aggregated market. This suggests that exploring the covariance structure of stocks provides better results than overweighting stocks with characteristics associated to better riskreturn ratios in the past. The third essay evaluates models that forecast the cross-sectional variation in stock returns. Given the statistics used, benchmark models do not show greater forecasting power than skeptical or naive models. By using linear model combination or lasso technique on a model with several factors, I show it is possible to obtain slightly better results.
|
236 |
[pt] DECOMPOSIÇÃO PARCIAL PARA GERAÇÃO DE CENÁRIOS DE CARGA HORÁRIA DE LONGO PRAZO / [en] PARTIAL DECOMPOSITION TO LONG-TERM GENERATION OF LOAD SCENARIOSDANILO LOPES DO CARMO 19 June 2020 (has links)
[pt] O Brasil possui um Sistema Interligado Nacional (SIN) que se baseia na geração de energia elétrica por meio de usinas hidrelétricas, térmicas, solares fotovoltaicas e eólicas. O planejamento e operação deste sistema é efetuado com base em previsões efetuadas em curto, médio e longo prazo a fim de evitar imprevistos que possam afetar o suprimento da demanda de energia elétrica em território nacional. Uma das informações consideradas fundamentais em cada uma das etapas do planejamento da operação é a carga, ou seja, a demanda por energia elétrica. Quando trabalhada em curto prazo, esta é importante para a programação diária da operação, garantindo um cenário ótimo para uso dos recursos disponíveis e, em cenário mais atual, determinação do Preço de Liquidação das Diferenças a cada hora. Quando trabalhada em médio prazo, esta funciona como base para manutenções de redes e negociações de contrato. Já em longo prazo, a previsão é importante para fornecer informações usadas como base para estratégias de expansão do Sistema. Normalmente a previsão em longo prazo é trabalhada de maneira a escalonar a curva histórica anual, mas as constantes alterações no hábito de consumo da população e a inserção de novas fontes ocasionam relevantes alterações no perfil da curva de carga diária em longo prazo, tornando necessário o planejamento não somente da expansão do sistema, mas também a forma com que este poderá ser programado. Assim, com o objetivo de propor uma ferramenta de suporte ao mercado brasileiro de energia, este trabalho propõe uma Metodologia para Geração de Cenários de Carga de Longo Prazo. O método proposto propõe uma abordagem bottom-up para previsão anual da demanda utilizando premissas de trabalhos acadêmicos recentes, propõe um método de geração de perfis específicos para suprir a escassez de dados horários detalhados no Brasil e propõe a utilização da Abordagem de Decomposição Parcial a fim de transformar as previsões anuais de demanda em curvas de carga horária. Finalizando a aplicação da Metodologia para Geração de Cenários de Longo Prazo, diferentes resultados gerados são utilizados para aplicação de simulação por Monte Carlo, sendo os intervalos de confianças gerados com base na resposta, possíveis cenários de comportamento da carga no futuro, transformando um método de previsão previamente determinístico em um previsor de cenários. Com o objetivo de demonstrar resultados da método, a Metodologia é aplicada para geração de cenários de longo prazo para a região sudeste brasileira até 2020 com base na curva histórica de 2016, apesar de ser capaz de gerar previsões para horizontes maiores, demonstrando verdadeiro potencial para se adaptar a possíveis alterações na curva de carga. / [en] Brazil has a National Interconnected System which produces and transmits electrical energy through a hydro-thermo-wind system. The planning and operation of this system is based on short, medium and long term on forecasts in order to avoid unforeseen that may affect the electricity supply in national territory. The short-term forecast is important for daily schedule of operation, certifying the resource use optimal scenario and, in a current scenario, the determination of Settlement Price for Differences at each hour. The medium-term forecast is used as a basis for network maintenance and contract negotiations. The long-term forecast is important to provide information used as basis for system expansion strategies. Usually, the long-term forecast is made staggering the annual load curve, however, the constant changes on people electrical consumption habits and insertion of new electrical generation sources cause relevant changes in daily load curve profile over the long term, making necessary not only the expansion planning, but also the way it can be programmed on long-term horizon. Thus, in order to propose a support tool to the Brazilian energy market, this work presents a Scenarios Generation Methodology. Such procedure proposes bottom-up approach as an annual demand projection provider, using assumptions of recent academic works, proposes a specific profile generation method as a way to overcome the lack of specific hourly data in Brazil. Not only that, the method also proposes Partial Decomposition Approach to adapt annual electricity demand into hourly load curves. Concluding the Scenarios Generation Methodology, future scenarios are developed by Monte Carlo simulation applied over different obtained results and confidence intervals calculated based on response are possible values of load behavior in the future, thus turning a deterministic forecasting method into a scenarios generation methodology. In order to demonstrate the Methodology application, it is used to generate long-term scenarios for the southeast Brazilian region by 2020 based on historical load curve from 2016, although it is capable of generating forecasts for larger horizons, proving true potential to adapt to possible changes on load curve.
|
237 |
[pt] MODELOS DE SIMULAÇÃO PARA ANÁLISE DE INCERTEZA NA PREVISÃO DE PRODUÇÃO DE ÓLEO EM PLATAFORMAS DA BACIA DE CAMPOS / [en] SIMULATION MODELS FOR UNCERTAINTY ANALYSIS IN OIL PRODUCTION FORECASTING ON PLATFORMS IN THE CAMPOS BASINVITOR HUGO PINHEIRO MARQUES 06 November 2023 (has links)
[pt] A produção de petróleo possui alta relevância em âmbito brasileiro e
mundial. Por outro lado, a incerteza do setor presume alta variabilidade nas
previsões de produção de óleo, e exerce um impacto significativo nas decisões. O
estudo contempla analisar o cenário da bacia geográfica de Campos, em estudo de
caso aplicado em empresa nacional de óleo e gás, com objetivo de aprimorar a
previsão de produção de óleo. Para isso, são empregados métodos de simulação,
clusterização e previsão, sendo integrados com julgamento humano. Busca-se
inferir as incertezas inerentes às atividades, analisar os principais riscos envolvidos
e subsidiar a definição das metas de produção. Com esse intuito, foi desenvolvida
uma modelagem orientada a dados, por meio da criação de um simulador com
linguagem de programação em R. Os dados compreendem os anos de 2017 a 2021,
e a projeção é realizada para o ano de 2022. O modelo incorpora julgamento
humano durante o processo, permitindo que os especialistas realizem
modificações no resultado das previsões, agregando sua experiência e informações
exclusivas. A análise de série temporal avalia oito métodos de previsão, seu
resultado mostra que a entidade do potencial produtivo apresenta menor erro do
que na eficiência, e o método TBATs obteve o menor erro na predição. A análise
do planejamento das paradas e entrada dos novos poços é realizada por meio de
análise gráfica, observando os principais riscos relacionados. Por fim, o simulador
apresenta proposta para auxiliar na definição das metas de produção, ele verifica
a probabilidade para alcançar a meta com base nos resultados das simulações. / [en] Oil production has Brazilian and World importance. However, the
randomness of the sector results a high variability in oil production forecasts. This
variability has a significant impact on decisions. The study analyzes the
challenging scenario at geographic Campos basin, in a case applied in a national
energy company. The objective is to improve the risk analysis associated with the
achievement of oil production targets. Simulation, clustering, and time series
forecasting methods are employed, integrating into human judgment. It tries to
infer the uncertainties inherent of the activities to increase the accuracy of oil
production forecasts, analyze the main risks involved, and subsidize the definition
of production targets. A data-driven model is developed, creating a simulator with
R language. The data used the years 2017 to 2021, and the projection is made for
the year 2022. Human judgment is incorporated into the model during the process,
specifying the input parameters to enable experts to make modifications based on
the predictions, adding their unique experience and information. The time series
analysis eight prediction methods, the results show that the oil potential presents
less error than in the production efficiency, and TBATS was the prediction method
that obtained the lowest prediction error. The main risks related to the maintenance
planning and the entry of new wells are identified through graphical analysis.
Finally, the simulator presents a possible solution to help define production goals,
it verifies the probability of reaching the goal based on the simulation results.
|
238 |
[en] ANALYSIS TECHNIQUES FOR CONTROLLING ELECTRIC POWER FOR HIGH FREQUENCY DATA: APPLICATION TO THE LOAD FORECASTING / [pt] ANÁLISE DE TÉCNICAS PARA CONTROLE DE ENERGIA ELÉTRICA PARA DADOS DE ALTA FREQUÊNCIA: APLICAÇÃO À PREVISÃO DE CARGAJULIO CESAR SIQUEIRA 08 January 2014 (has links)
[pt] O objetivo do presente trabalho é o desenvolvimento de um algoritmo
estatístico de previsão da potência transmitida pela usina geradora termelétrica de
Linhares, localizada no Espírito Santo, medida no ponto de entrada da rede da
concessionária regional, a ser integrado em plataforma composta por sistema
supervisório em tempo real em ambiente MS Windows. Para tal foram
comparadas as metodologias de Modelos Arima(p,d,q), regressão usando
polinômios ortogonais e técnicas de amortecimento exponencial para identificar a
mais adequada para a realização de previsões 5 passos-à-frente. Os dados
utilizados são provenientes de observações registradas a cada 5 minutos, contudo,
o alvo é produzir estas previsões para observações registradas a cada 5 segundos.
Os resíduos estimados do modelo ajustado foram analisados via gráficos de
controle para checar a estabilidade do processo. As previsões produzidas serão
usadas para subsidiar decisões dos operadores da usina, em tempo real, de forma a
evitar a ultrapassagem do limite de 200.000 kW por mais de quinze minutos. / [en] The objective of this study is to develop a statistical algorithm to predict
the power transmitted by a thermoelectric power plant in Linhares, located at
Espírito Santo state, measured at the entrance of the utility regional grid, which
will be integrated to a platform formed by a real time supervisor system
developed in MS Windows. To this end we compared Arima (p,d,q), Regression
using Orthogonal Polynomials and Exponential Smoothing techniques to identify
the best suited approach to make predictions five steps ahead. The data used are
observations recorded every 5 minutes, however, the target is to produce these
forecasts for observations recorded in every five seconds. The estimated residuals
of the fitted model were analysed via control charts to check on the stability of
the process. The forecasts produced by this model will be used to help not to
exceed the 200.000 kW energy generation upper bound for more than fifteen
minutes.
|
239 |
[en] AUDIT ON THE SUPPLY CHAIN MANAGEMENT OF AN INDUSTRIAL AND MEDICAL GAS DISTRIBUTOR: A CASE STUDY / [pt] AUDITORIA NA GESTÃO DE SUPRIMENTOS EM UM DISTRIBUIDOR DE GASES INDUSTRIAIS E MEDICINAIS: UM ESTUDO DE CASOCARLOS LEITE PINTO 11 February 2019 (has links)
[pt] Esta dissertação aborda a concepção do uso de auditoria interna no contexto da gestão de riscos da cadeia de suprimentos, como mecanismo que agrega valor à organização. O gerenciamento de riscos da cadeia de suprimentos consiste na identificação e na gestão dos riscos da cadeia de suprimentos com a finalidade de se reduzir vulnerabilidades na cadeia de suprimentos. O objetivo da auditoria interna é realizar recomendações de modo que se promovam a eficiência e a eficácia das operações e auxiliar a organização a atingir os objetivos do negócio e, dessa forma, corrobora com a gestão de riscos. Esta dissertação tem em vista o problema de gestão de clientes de uma empresa do ramo de gases industriais e medicinais. A presente pesquisa tem como objetivo analisar a gestão de suprimentos desta empresa mostrando que, por meio da segmentação de clientes aplicando técnica Holt-Winters (HW) de previsão de demanda, é possível obterem-se reduções de custos logísticos ao se utilizar da gestão por Vendor Managed Inventory (VMI). Os resultados da pesquisa apresentam uma visão geral de como e o que pode ser feito pela auditoria interna, a fim de que pesquisadores e gestores possam se beneficiar deste trabalho ao utilizar os conceitos e o conteúdo compilados no documento como subsídio a estudos de maior alcance, à realização de auditorias e à gestão de riscos no tema. Ganhos relacionados à redução de custos foram obtidos pela empresa estudada, reforçando assim a contribuição dos resultados deste trabalho para a indústria. / [en] This Master s Thesis deals with the use of internal audit within the context of Supply Chain Risk Management, as an adding value mechanism to the organization. Supply Chain Risk Management relies on the identification and management of supply chain risks in order to reduce vulnerabilities along the supply chain. The purpose of internal auditing is to make recommendations that promote the efficiency and effectiveness of operations that can help the organization to achieve business goals and thereby corroborate with risk management. The purpose of this research is to analyze the supply management being adequately provisioned to customers showing that with the use of Holt-Winters (HW) demand-forecasting it is possible to highlight the customers with the implementation of the Vendor Managed Inventory (VMI) method in order to reduce logistics costs. The results present an overview of how and what can be done by internal audit, in order that academic researchers and managers can benefit from this work by using the concepts and content brought together in the document as a subsidy to further studies, audit practices and overall risk management. Gains related to the cost reduction were also obtained within the studied corporation, reinforcing the contribution of this study s results to the industry.
|
240 |
Hidrologia da bacia Amazônica : compreensão e previsão com base em modelagem hidrológica-hidrodinâmica e sensoriamento remoto / Hydrologie du bassin Amazonien : compréhension et prévision fondées sur la modélisation hydrologique-hydrodynamique et la télédétection / Hydrology of the Amazon basin : understanding and forecasting based on hydrologichydrodynamic modelling and remote sensingPaiva, Rodrigo Cauduro Dias de January 2012 (has links)
Le bassin Amazonien est connu comme le plus grand système hydrologique du monde et pour son rôle important sur le système terre, influençant le cycle du carbone et le climat global. Les pressions anthropiques récentes, telles que la déforestation, les changements climatiques, la construction de barrage hydro-électriques, ainsi que l’augmentation des crues et sécheresse extrêmes qui se produisent dans cette région, motivent l’étude de l’hydrologie du bassin Amazonien. Dans le même temps, des méthodes hydrologiques de modélisation et de surveillance par observation satellitaire ont été développées qui peuvent fournir les bases techniques à cette fin. Ce travail a eu pour objectif la compréhension et la prévision du régime hydrologique du bassin Amazonien. Nous avons développé et évaluer des techniques de modélisation hydrologique-hydrodynamique de grande échelle, d’assimilation de données in situ et spatiales et de prévision hydrologique. L’ensemble de ces techniques nous a permis d’explorer le fonctionnement du bassin Amazonien en terme de processus physiques et de prévisibilité hydrologique. Nous avons utilisé le modèle hydrologique-hydrodynamique de grande échelle MGB-IPH pour simuler le bassin, le forçage précipitation étant fourni par l’observation spatiale. Les résultats de la modélisation sont satisfaisants lorsque validés à partir de données in situ de débit et de hauteurs d’eau mais également de données dérivées de l’observation spatiale incluant les niveaux d’eau déduits de l’altimétrie radar, le contenu en eau total issu de la gravimétrie satellitaire, l’extension des zones inondées. Nous avons montré que les eaux superficielles sont responsables en grande partie de la variation du stock total d’eau, l’influence des grands plans d’eau sur la variabilité spatiale des précipitations et l’influence des plaines d’inondation et des effets de remous sur la propagation des ondes de crues. Nos analyses ont montré le rôle prépondérant des conditions initiales, en particulier des eaux superficielles, pour la prévisibilité des grands fleuves Amazoniens, la connaissance des précipitations futures n’ayant qu’une influence secondaire. Ainsi, pour améliorer l’estimation des variables d’état hydrologiques, nous avons développé, pour la première fois, un schéma d’assimilation de données pour un modèle hydrologique-hydrodynamique de grande échelle, pour l’assimilation de données de jaugeages in situ et dérivées de l’altimétrie radar (débit et hauteur d’eau), dont les résultats se sont montrés satisfaisants. Nous avons également développé un prototype de système de prévision des débits pour le bassin Amazonien, basé sur le modèle initialisé avec les conditions initiales optimales fournies par le schéma d’assimilation de données, et en utilisant la pluie estimée par satellite disponible en temps réel. Les résultats ont été prometteurs, le modèle étant capable de prévoir les débits dans les principaux fleuves Amazoniens avec une antécédence importante (entre 1 et 3 mois), permettant d’anticiper, par exemple, la sècheresse extrême de 2005. Ces résultats démontrent le potentiel de la modélisation hydrologique appuyé par l’observation spatiale pour la prévision des débits avec une grande antécédence dans les grands bassins versant mondiaux. / A bacia Amazônica se destaca como o principal sistema hidrológico do mundo e pelo seu importante papel no sistema terrestre, influenciando o ciclo de carbono e o clima global. Recentes pressões antrópicas, como o desflorestamento, mudanças climáticas e a construção de barragens hidroelétricas, somados às crescentes cheias e secas extremas ocorridas nesta região, motivam o estudo da hidrologia da bacia Amazônica. Ao mesmo tempo, têm se desenvolvido métodos hidrológicos de modelagem e monitoramento via sensoriamento remoto que podem fornecer as bases técnicas para este fim. Este trabalho objetivou a compreensão e previsão da hidrologia da bacia Amazônica. Foram desenvolvidas e avaliadas diversas técnicas, incluindo de modelagem hidrológica-hidrodinâmica de larga escala, de assimilação de dados in situ e de sensoriamento remoto, e de previsão hidrológica. Este conjunto de técnicas foi utilizado para compreender o funcionamento da bacia Amazônica em termos de seus processos hidrológicos e sua previsibilidade hidrológica. O modelo hidrológico-hidrodinâmico de larga escala MGB-IPH foi utilizado para simular a bacia, sendo forçado com dados de chuva estimados por satélite. O modelo mostrou bom desempenho em uma validação detalhada contra observações de vazões e cotas in situ além de dados oriundos de sensoriamento remoto, incluindo níveis d’água de altimetria por radar, armazenamento d’água de gravimetria espacial e extensão de áreas alagadas. Mostrou-se a dominância das águas superficiais nas variações do armazenamento de água, a influência dos grandes corpos d’água sobre a variabilidade espacial da precipitação, além da importância das várzeas da inundação e efeitos de remanso sobre a propagação das ondas de cheia Amazônicas. As condições hidrológicas iniciais, com destaque para as águas superficiais, mostraram dominar a previsibilidade hidrológica nos grandes rios amazônicos, tendo assim a precipitação no futuro um papel secundário. Portanto, afim de melhor estimar os estados hidrológicos, de forma pioneira, foi desenvolvido um esquema de assimilação de dados para um modelo hidrológicohidrodinâmico de larga escala para assimilar informações in situ e de altimetria por radar, cujo desempenho se mostrou satisfatório. Desenvolveu-se também um protótipo de sistema de previsão de vazões para a bacia Amazônica, baseado no modelo inicializado com condições iniciais ótimas do esquema de assimilação de dados e utilizando precipitação estimada por satélite disponível em tempo real. Os resultados foram promissores e o modelo foi capaz de prever vazões nos principais rios amazônicos com grande antecedência (~1 a 3 meses), antecipando, por exemplo, a grande seca de 2005. Estes resultados mostram o potencial da modelagem hidrológica de larga escala apoiada por informação de sensoriamento remoto na previsão de vazões com alta antecedência nas grandes bacias hidrográficas do mundo. / The Amazon basin is known as the world’s main hydrological system and by its important role in the earth system, carbon cycle and global climate. Recent anthropogenic pressure, such as deforestation, climate change and the construction of hydropower dams, together with increasing extreme floods and droughts, encourage the research on the hydrology of the Amazon basin. On the other hand, hydrological methods for modeling and remotely sensed observation are being developed, and can be used for this goal. This work aimed at understanding and forecasting the hydrology of the Amazon River basin. We developed and evaluated techniques for large scale hydrologic-hydrodynamic modeling, data assimilation of both in situ and remote sensing data and hydrological forecasting. By means of these techniques, we explored the functioning of the Amazon River basin, in terms of its physical processes and its hydrological predictability. We used the MGB-IPH large scale hydrologichydrodynamic model forced by satellite-based precipitation. The model had a good performance when extensively validated against in situ discharge and stage measurements and also remotely sensed data, including radar altimetry-based water levels, gravimetric-based terrestrial water storage and flood inundation extent. We showed that surface waters governs most of the terrestrial water storage changes, the influence of large water bodies on precipitation spatial variability and the importance of the floodplains and backwater effects on the routing of the Amazon floodwaves. Analyses showed the dominant role of hydrological initial conditions, mainly surface waters, on hydrological predictability on the main Amazon Rivers, while the knowledge of future precipitation may be secondary. Aiming at the optimal estimation of these hydrological states, we developed, for the first time, a data assimilation scheme for both gauged and satellite altimetry-based discharge and water levels into a large scale hydrologic-hydrodynamic model, and it showed a good performance. We also developed a forecast system prototype, where the model is based on initial conditions gathered by the data assimilation scheme and forced by satellite-based precipitation. Results are promising and the model was able to provide accurate discharge forecasts in the main Amazon rivers even for very large lead times (~1 to 3 months), predicting, for example, the historical 2005 drought. These results point to the potential of large scale hydrological models supported with remote sensing information for providing hydrological forecasts well in advance at world’s large rivers and poorly monitored regions.
|
Page generated in 0.0465 seconds