PREVISÃO DE DEMANDA ATRAVÉS DE REDES NEURAIS E NEURO-FUZZY PARA OTIMIZAÇÃO DE PEDIDOS DE COMBUSTÍVEIS EM POSTOS REVENDEDORES - Ietec

PREVISÃO DE DEMANDA ATRAVÉS DE REDES NEURAIS E NEURO-FUZZY PARA OTIMIZAÇÃO DE PEDIDOS DE COMBUSTÍVEIS EM POSTOS REVENDEDORES

Mestre
Lucas Gomes Dutra Nicácio

A previsão de séries temporais é um tema bastante difundido, porém ainda pouco explorado no segmento de revenda de combustíveis. A obtenção de dados futuros, como a demanda de combustível em um posto revendedor para a otimização de pedidos de reabastecimento, visando a redução de custos de estocagem é o objetivo central deste trabalho. A utilização de técnicas de Redes Neurais e Redes Neuro-Fuzzy permite a obtenção de resultados extremamente satisfatórios para a demanda de combustível, com ótimo coeficiente de determinação e baixo índice de erros, para o tipo de problema em questão. Por meio da técnica de Programação Linear Inteira foi possível ainda a obtenção de sugestões de pedidos ótimos de reabastecimento, respeitando-se todas as restrições, com o menor custo possível, no cenário de minimização tratado neste trabalho. Como em qualquer setor ou empresa, uma boa gestão do negócio é a peça chave para o sucesso. Sendo assim, a melhoria nos processos constitui-se na principal contribuição deste trabalho.

Data: 01/01/2016

Banca avaliadora:

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