A previsão de demanda desempenha um papel de fundamental importância dentro das organizações, pois através dela é possível obter uma declaração antecipada do volume demandado no futuro, permitindo aos gestores a tomarem decisões mais consistentes e alocarem os recursos de modo eficaz para atender esta demanda. Entretanto, a eficiência na tomada de decisões e alocação dos recursos requer previsões cada vez mais acuradas. Diante deste contexto, a combinação de previsões tem sido amplamente utilizada com o intuito de melhorar a acurácia e, consequentemente, a precisão das previsões. Este estudo tem por objetivo fazer a adaptação de um modelo de previsão para estimar a demanda de produtos destinados à suplementação animal através da combinação de previsões, considerando as variáveis que possam impactar na demanda e a opinião de especialistas. O trabalho está estruturado em dois artigos, sendo que no primeiro buscou-se priorizar e selecionar, através do Processo Hierárquico Analítico (AHP), variáveis que possam impactar na demanda para que estas pudessem ser avaliadas na modelagem via regressão do artigo 2. Por sua vez, no segundo artigo, realizou-se a adaptação do modelo composto de previsão idealizado por Werner (2004), buscando uma previsão final mais acurada. Os resultados obtidos reforçam que as previsões, quando combinadas, apresentam desempenhos superiores para as medidas de acurácia MAPE, MAE e MSE, em relação às previsões individuais. / The demand prediction has a role of fundamental importance inside the organizations, because trough it is possible to obtain a previous declaration of the demanded amount in the future, allowing the managers to take more consistent decisions and to allocate the resources in an efficient manner in order to satisfy this demand. However, the efficiency in the support decision and resource allocation demands accurated predictions. So, the combination of predictions have been used with the aim of improving the accuracy and, consequently, the precision of the prediction. This study has as objective to do an adaptation of a prediction model to estimate the demand of products designated to animal supplementation through the combination of prediction, considering the variables that can impact in the demand and in the expert opinion. The work is structured in two papers, considering that the first searches to priorize and select through the Analitic Hierarch Process (AHP), variables that can impact in the demand, so they could be evalute in the regression modelling of the paper 2. By the way, in the second paper, it was done an adaptation of the composed prediction model proposed by Werner (2004), searching for a more accurated final prediction. The obtained results reinforce that the prediction, when combined, present superior performance to the accuracy metrics MAPE, MAE and MSE, in relation to the individual predictions.

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Tese de mestrado integrado. Engenharia Industrial e Gestão. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Orientador: Rafael Montanari / Resumo: Um dos fatores limitantes para o uso da agricultura de precisão é o número de amostras necessárias para representar espacialmente a distribuição do nutriente ou insumo aplicado de forma variada. Portanto objetivou-se com a presente pesquisa avaliar com base na análise geoestatística o número ideal de subamostras para compor uma composta que melhor determine as zonas específicas de manejo e ratificar a existência de um atributo (solo e/ou planta) que possa, espacialmente, funcionar como indicador de qualidade, isto é, caracterizar as zonas específicas de manejo, com o intuito de aumentar a produtividade do Eucalyptus camaldulensis com sete anos de idade. O estudo foi desenvolvido em 2015, na Fazenda de Ensino, Pesquisa e Extensão da Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira – UNESP, em Selvíria (MS, Brasil), latitude 20° 20’ 31” S, longitude 51° 24’ 12” W. Para tanto, foram analisadas as correlações lineares e espaciais entre atributos do eucalipto e de um LATOSSOLO VERMELHO Distrófico, os quais foram: circunferência à altura do peito (CAP), altura da árvore (ALT), o volume médio anual de madeira com a casca (VOL), densidade do solo (DS), resistência do solo à penetração (RP), teor umidade gravimétrica (UG), porosidade total (PT), potencial hidrogeniônico (pH), matéria orgânica (MO) e estoque de carbono (EC). Foi instalada uma malha geoestatística com 120 pontos, sendo constituída de seis transeções paralelas (sentido N-S), espaçadas em 14 m, com 20 pontos amostrais cada, espaç... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: One of the limiting factors for the use of precision agriculture is the number of samples needed to spatially represent the distribution of the nutrient or input applied in a varied way. Therefore, the objective of this research was to evaluate the ideal number of subsamples to compose a composite that better determines the specific areas of management and ratify the existence of an attribute (soil and / or plant) that can, spatially, to function as a quality indicator, that is, to characterize the specific areas of management, in order to increase the productivity of Eucalyptus camaldulensis at seven years of age. The study was conducted in 2015, at the UNESP - São Paulo State University, in Selvíria (MS, Brazil), latitude 20 ° 20 '31 "S, longitude 51 ° 24' 12" W. In order to do so, we analyzed the linear and spatial correlations between eucalyptus attributes and a Distrofic RED LATOSOLO, which were: circumference at breast height (CBH), height of the tree (HT), mean annual volume of wood with bark (VOL), soil bulk density (SB), soil penetration to resistance (PR), gravimetrical moisture contents (GM), total porosity (TP), hydrogenation potential (pH), organic matter (OM) and carbon stock content (CS). A geostatistical mesh was installed with 120 points, consisting of six parallel transects (N-S direction), spaced at 14 m, with 20 sample points each, spaced at 18 m, leaving a 10 m border. With three sample compositions, the sample composition of a single data (CA1), sample c... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

O objetivo fundamental desta dissertação foi desenvolver modelos de estimativa da radiação solar no intuito de complementar a base de dados visando o traçado de mapas de radiação solar para o Rio Grande do Sul. Inicialmente foi realizada uma pesquisa na literatura sobre as metodologias desenvolvidas para a estimativa da radiação solar para locais onde inexistem dados medidos desta variável. Foi feito um levantamento das técnicas estatísticas utilizadas na previsão de valores de variáveis. As metodologias pesquisadas foram aplicadas ao banco de dados SAMSON (Solar and Meteorological Surface Observational Network). Entre as variáveis deste banco de dados estão a radiação solar, a umidade relativa, a temperatura, a latitude, a altitude e a nebulosidade. A metodologia dos modelos de estimativa aplicada neste trabalho baseia-se no Método dos Mínimos Quadrados. Foram realizadas correlações mensais e anuais entre as variáveis acima citadas e seus resultados validados através de validação cruzada. Resultou apropriada, na disponibilidade de dados climatológicos, a aplicação de modelos com parâmetros mensais de regressão linear múltipla envolvendo as variáveis explicativas: insolação, temperatura média e umidade relativa. Este modelo, entre outros, foi aplicado aos dados do Rio Grande do Sul. A metodologia acima descrita aplicada aos dados medidos no Rio Grande do Sul, resultou eficaz. Foram pesquisadas técnicas de interpolação para traçado de mapas e estabelecidas regras para o traçado dos mesmos. Foram utilizados dados periféricos para a Argentina, Uruguai e Santa Catarina. Foram feitos mapas mensais de médias mensais de radiação solar global horizontal diária bem como um mapa da média anual de radiação solar global horizontal diária. Observou-se que o modelo de Ångström–Prescott apresenta bons resultados quando se dispõe apenas da insolação Os mapas serão úteis para a pesquisa e implementação de sistemas empregando Energia Solar no Estado do Rio Grande do Sul. Finalmente, a principal conclusão é a de que modelos de correlações obtidos com dados de cada mês e produzindo parâmetros mensais são mais adequados do que um único modelo de correlação com parâmetros de validade anual utilizado nas estimativas mensais.

Resumo não disponível

Atualmente o Projeto de Experimentos (DOE) vem sendo largamente utilizado para determinar os fatores de projetos e processos mais significativos afetando uma variável resposta e para estabelecer modelos empíricos entre os fatores, entretanto este método ainda é pouco utilizado e processo de forjamento a quente. O presente trabalho analisa a influência individual e cumulativa de alguns parâmetros controláveis de um processo de forjamento a quente em matriz fechada na força de prensagem necessária para sua realização. Esta análise foi realizada utilizando a técnica de Projeto de Experimentos (DOE). Para a determinação da influência dos parâmetros de processo selecionados na variável resposta do Projeto de Experimentos (DOE), uma série de ensaios variando o lubrificante utilizado, o diâmetro da geratriz e a temperatura de forjamento foram realizados. A variável resposta para o experimento foi definida como a força de prensagem exigida do equipamento para a realização do forjamento. Para este trabalho foi utilizado o material ABNT 4140 fornecido em barras trefiladas de 28,6mm (1.1/8″) posteriormente forjado a quente em matriz fechada. Os resultados mostraram que o fator que mais influencia na força de prensagem para a situação ensaiada é o lubrificante. Os demais fatores, mesmo combinados, não apresentaram uma influência significativa na variável resposta. O presente estudo demonstra que é possível a utilização de técnicas de ajuste e definição de parâmetros de processo de forjamento a quente de maneira confiável e sem a necesside da aplicação dos complexos programas de simulação computacional e os métodos de tentativa e erro ainda presentes na indústria. Finalmente este trabalho reforça a versatilidade do Projeto de Experimentos (DOE) ainda pouco aplicado em processos de forjamento. / Nowadays the Design of Experiments (DOE) has been widely used to determine the most significant project and process factors affecting a response variable and to establish empirical models among the factors, although this method is still little used and the process of hot forging. This work analyzes the individual and cumulative influence of some controllable parameters in a closed die hot forging process in the pressing force required for its realization. This analysis was performed using a Design of Experiments (DOE) method. To determine the influence of variable factors selected in response Design of Experiments (DOE), a several tests varying the lubricant, the diameter of the billet and the forging temperature was performed. The response variable for the experiment was defined as pressing force. For this study, it was used the ABNT 4140 steel provided in drawn bars of 28,6mm (1 1/8 ″). The fator that had more influence over the pressing force was the lubricant. Other factors, whether or not combined, did not show a significant influence on the response variable. This study demonstrates that it is possible use techniques to set hot forging process parameters reliably and without necesside the application of complex computer simulation programs or the trial and error system. Finally, this work reinforces the versatility of Design of Experiments (DOE) wich is still little used in forging processes.

Orientador: José Marques Júnior / Banca: Adriana Aparecida Ribon / Banca: Lívia Arantes Camargo / Resumo: A região sul do Maranhão é a maior produtora de grãos - principalmente soja e milho - do Estado, contribuindo significativamente para a economia, com uma produção de 55,8%. A caracterização da variabilidade dos atributos dos solos dessa região torna-se importante para melhor entendimento dos processos pedogênicos do solo e uso de melhores práticas de manejo, proporcionando maior produtividade, de maneira sustentável. Por meio de ferramentas, como a estatística e geoestatística, é possível entender a relação entre os atributos dos solos e as formas da paisagem, indicando a variabilidade espacial dos atributos da região. Assim, o presente trabalho teve, como objetivo, a caracterização dos solos e distribuição destes na paisagem no semiárido sul-maranhense, município de São Raimundo das Mangabeiras. Foram coletadas 94 amostras na camada de 0 - 0,20 m, no espaçamento de 200 x 200 m e selecionados e classificados seis perfis de solo. Foram feitas análises granulométricas (areia, silte, argila e fracionamento de areia), químicas (soma de bases, fósforo, matéria orgânica e pH H2O e CaCl2), mineralógicas (quantificação de óxidos de ferro, caulinita e gibbsita) e análises magnéticas e espectrais. Os dados foram submetidos a análises de estatística descritiva e análises geoestatísticas pela krigagem simples. O estudo dos perfis e amostras foram divididos conforme três compartimentos da paisagem: côncava-linear, côncava e convexo-côncavo. Os solos classificados foram LATOSSOLO VERMELHO-... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The southern region of Maranhão is the largest producer of grains mainly soybeans and corn, contributing significantly to the economy, with a production of 55.8%. The characterization and variability of the soil attributes of this region becomes important for a better understanding of soil pedogenic processes, and the use of better management practices, providing a higher productivity in a sustainable way. Through tools such as statistics and geostatistics, it is possible to understand the relationship between soil attributes and landscape forms, indicating the spatial variability of the attributes of the region. Thus, the present work had as objective the characterization and variability of the attributes of the soils of the semi - arid south of Maranhão, São Raimundo das Mangabeiras municipality. A total of 94 samples were collected at 0 - 0.20 m depth, at a spacing of 200 x 200 m, and six soil profiles were selected and classified. Granulometric analyzes were done (sand, silt, clay and sand fractionation); (quantities of bases, phosphorus, organic matter and pH); mineralogical (quantification of iron oxides, kaolinite and gibbsite); and magnetic and spectral analyzes. The data were submitted to descriptive statistics analyzes and geostatistical analyzes by simple kriging. The study of the profiles and samples were divided according to three compartments of the landscape: concave-linear, concave and convex-concave. The soils classified were Dystrophic Yellow Red Latosol (LV... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Resumo: O sistema de acasalamento mais empregado na pecuária de corte extensiva é a monta a campo com o uso de reprodutores múltiplos. Este sistema traz diversas facilidades ao produtor, entretanto não permite a identificação da paternidade das crias, impossibilitando a comparação do desempenho reprodutivo e produtivo dos diferentes touros, o que afeta negativamente as avaliações genéticas e o progresso genético pela seleção. Objetivou-se com este trabalho comparar metodologias estatísticas que permitam considerar rotineiramente o uso da informação de acasalamentos com touros múltiplos na avaliação genética. Para tanto, foram analisados registros de ganhos de pesos pós-desmama e peso ao sobreano, mensurados em machos e fêmeas de animais da raça Nelore, nascidos no período de 1984 a 2006. Foram aplicados diferentes procedimentos estatísticos que consideram dados de animais com incerteza de paternidade na estimação de parâmetros e valores genéticos. As estimativas dos componentes de (co)variâncias genéticas e dos valores genéticos para os animais presentes no pedigree foram comparadas entre os diferentes procedimentos estatísticos. No capítulo 2, foram utilizados o modelo de paternidade desconhecida e o modelo de grupos genéticos para comparação. Verificou-se que o modelo de grupo genético, definido pelo intervalo de gerações dos machos deve ser usado para classificar e predizer o mérito genético dos filhos de reprodutores múltiplos. No capítulo 3, comparou-se o modelo com base na matriz de parentesco médio e o modelo hierárquico bayesiano (HIER) para incerteza de paternidade. Concluiu-se que o HIER é o modelo que melhor ajustou os dados para estimar os parâmetros genéticos de animais que possuem paternidade incerta. No capítulo 4, propôs-se uma aproximação do modelo hierárquico Bayesiano, usando procedimentos Bayesianos empíricos e máxima ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Multiple-sire (MS) mating is the most used mating system in extensive beef cattle systems. This system provides several conveniences to the farmers, but does not allow for paternity identification of the offspring, making impossible to compare the reproductive and productive performance of different bulls, negatively affecting the genetic evaluations and therefore the genetic progress. The aim of this work was to compare statistical approaches that allow for considering information from mating with multiple sires in genetic evaluation. Records from postweaning gain and long yearling weight, measured in males and females of Nellore animals, born from 1984 to 2006 were used. We applied different statistical approaches, which consider data from animals with uncertain paternity in the estimation of genetic parameters and values. The estimated values of the (co) variance components and breeding values for the animals in the pedigree were compared from the different statistical procedures. In chapter 2, we compared unknown parentage and genetic groups models. It was found that the genetic group model defined by the generation interval of males was more appropriate to predict the genetic merit of animals with unknown paternity. In chapter 3, we compared the model based on the use of an average numerator relationship matrix and a hierarchical Bayes model (HIER) accounting for uncertain paternity. We concluded that HIER was the best data fitting model to estimate genetic parameters of animals with uncertain paternity. In chapter 4, we proposed a Bayesian hierarchical model approximation, using empirical Bayesian procedures and maximum likelihood. The proposed model represented a computationally feasible alternative to calculate the probabilities of candidate sires and animal genetic effects on genetic evaluations of large datasets, when there are uncertainty paternity assignments for some animals / Doutor

A realização de previsões adequadas nas indústrias oportuniza o correto dimensionamento de diversos aspectos da gestão da produção. Um dos métodos empregados no intuito de melhorar a precisão das previsões é conhecido como combinação de previsões. Ao longo dos anos, foram publicados estudos de combinação a fim de comparar os métodos já existentes e indicar entre estes, qual o mais acurado. No entanto não há unanimidade em suas conclusões. Entre as combinações existentes, o método da média aritmética é reconhecido como um dos mais utilizados, enquanto que o método da variância mínima é por vezes apresentado como mais acurado e permite em sua formulação a consideração ou não da correlação entre os erros das previsões individuais. No intuito de identificar, para previsões em séries reais industriais, se existe diferença entre a acurácia das previsões individuais e de suas combinações é que este estudo está sendo proposto. A modelagem individual abordada é a ARIMA e a RNA e as medidas empregadas para a escolha do método mais preciso são MAPE, MAE e MSE. O trabalho está estruturado em três artigos, nos quais se realizam comparações entre técnicas de previsão individual e suas combinações. O Artigo 1 aborda a comparação entre as técnicas de previsão individual e as combinações por média aritmética e variância mínima simplificada. O Artigo 2, por sua vez, apresenta um estudo comparativo das técnicas de previsão individuais e as combinações por média aritmética e variância mínima, utilizando a correlação entre os erros na obtenção dos pesos de cada previsão. Por fim, um comparativo entre as três combinações que contemplam este estudo é explicitado no Artigo 3. Como principal resultado, destaca-se o desempenho superior obtido por meio dos métodos de combinação por variância mínima, em especial o método simplificado. / The adequate forecasting in industries allows the correct sizing of many aspects of production management. A method used to improve the precision of forecasts is the combination of predictions. Over time, many studies were conducted to evaluate the existent methods and to indicate which one is the most precise. However, there is no unanimity in those studies conclusions. Among the combination methods, the arithmetic average is recognized as the broadly applied, while the minimum variance is sometimes presented as more accurate allowing to consider the correlation between the errors of individual forecasts or not. This study proposes to identify, in real industrial predictions series, if there are differences between accuracy of individual forecasts and their combinations. The individual predictions are performed by ARIMA and ANN models, and the measures used to choose the best method are MAPE, MAE and MSE. This dissertation is structured as three articles, in which a series of comparisons between individual prediction techniques and their combinations. Article 1 addresses the comparison between the individual prevision techniques and the combination methods of mean arithmetic and simplified minimum variance. Article 2 presents a comparative study between the individual prevision techniques and the combination methods of mean arithmetic and minimum variance, considering errors correlated. The comparison between the three combinations presented in the previous articles is explained in Article 3. As main result of the dissertation, it is highlighted the superior performance obtained with the minimum variance combined methods, specially the simplified method.