A evolução e convergência de tecnologias emergentes têm alterado o comportamento de consumo de áudio e vídeo. O uso de inteligência artificial, na automatização de processos de criação e edição de conteúdo, tem aumentado com o passar dos anos. Soluções de realidade aumentada, já bastante difundida em plataformas computacionais, estão sendo utilizadas em ambientes de estúdios de televisão, para enriquecer e tornar mais atrativos os programas televisivos. A distribuição de conteúdo por streaming (tecnologia que envia informações multimídia, através da transferência de dados, utilizando redes de computadores, especialmente a internet) e múltiplas telas tem demandado mudanças na forma de distribuição do conteúdo das operadoras de mídia. A aproximação do consumidor com as empresas de criação de conteúdo está gerando uma segmentação do formato de assinatura das operações de TV a cabo e por satélite. Todas estas alterações, acrescidas da instabilidade dos mercados financeiros, têm gerado uma mudança nos modelos de produção, criando fatores que impactam o ambiente competitivo da indústria. Neste cenário, a indústria de mídia enfrenta não apenas estes novos desafios, mas também a necessidade de manter e renovar seus parques fabris de forma mais assertiva e competitiva. Muitas empresas deste setor enfrentam dificuldades nos processos de tomada de decisão. Esta dificuldade normalmente está associada à carência de informações relativas ao mapeamento e condição dos seus ativos, bem como de ferramentas capazes de auxiliar, de forma estruturada, o processo de tomada de decisão. Desta forma, o presente trabalho tem por objetivo desenvolver e aplicar um modelo para priorização de substituição de infraestrutura tecnológica em indústrias de mídia utilizando métodos multicritério, de forma identificar em quais equipamentos ou sistemas devem ser realizados investimentos para reposição. O modelo se propõe a gerar uma árvore de hierarquia baseada nos critérios definidos por especialistas das áreas impactadas, que é aplicada numa base de dados que contém os ativos da companhia. Para a definição dos pesos dos critérios, são utilizados diferentes métodos multicritérios, MAUT (Multi Atribute Utility Theory), AHP (Analytic Hierarchy Process) e AHP difuso (Fuzzy Analytic Hierarchy Process). Como resultado, é apresentada uma lista priorizada com a ordenação dos itens que devem ser substituídos. / The evolution and convergence of emerging technologies has changed the behavior of audio users' and video consumption. The use of artificial intelligence in the automation of content creation and editing processes has increased over the years. Augmented reality solutions, already widespread on computing platforms, are being used in television studio environments to enrich and make television shows more attractive. The distribution of content through streaming and multiple screens has demanded changes in the way distribution of content of the media operators. The consumer's approach to content creators is generating segmentation of the subscription format for satellite and cable TV operations. All of these changes, linked with the instability of the financial markets, have generated a shift in production models, creating factors that impact the competitive environment of the industry. In this way, the present work has the objective of developing and applying a model for prioritizing the replacement of technological infrastructure in media industries using multicriteria methods, in order to identify in which equipment or systems investments should be made for replacement. The model proposes to generate a tree of hierarchy based on the criteria defined by specialists of the impacted areas, that is applied in a database that contains the assets of the company. In order to define the weights of the criteria, different multi-criteria methods, MAUT (Multi Atribute Utility Theory), AHP (Analytic Hierarchy Process) and Fuzzy Analytical Hierarchy Process (AHP) are used. As a result, a prioritized list is presented with the ordering of items that need to be replaced.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:lume.ufrgs.br:10183/182987 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Franzon, Cauê |
| Contributors | Cortimiglia, Marcelo Nogueira |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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