Percorrer por autor "Lucas, Miguel Sacadura"
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- Inteligência artificial na cadeia de abastecimento: análise de séries temporais para previsão da procuraPublication . Lucas, Miguel Sacadura; Simões, David; Anunciação, PedroNuma era onde a componente digital penetra todo e qualquer setor de atividade, a cadeia de abastecimento é naturalmente uma área que não foge à regra. Processos de transformação digital ou digitalização oferecem maior capacidade às organizações de reformular áreas de gestão e subprocessos na perspetiva de acrescentar valor às respetivas atividades. Um dos temas mais sonantes da atualidade é o avanço significativo da inteligência artificial e como cada vez mais, essas descobertas e implementações oferecem a várias áreas, nomeadamente, à cadeia de abastecimento, novas formas de analisar dados, prever cenários futuros e formular novos tipos de ação/reação de acordo com as diferentes situações. A tomada de decisão é assim suportada por dados relevantes, de qualidade superior, previamente trabalhados para determinado objetivo e é através dessa premissa que se desenvolve todo este projeto. Inevitavelmente, uma das áreas de maior influência no fluxo das cadeias de abastecimento é o planeamento da procura e como tal, torna-se imperativo apontar à máxima eficiência possível dos métodos e modelos utilizados para a prever. Sabendo que haverá sempre constrangimentos diretos ou indiretos que podem impactar negativamente estes fluxos, o esforço é feito fundamentalmente para minimizar esses mesmos estragos. A relação entre a existência de constrangimentos e a eficiência da cadeia de abastecimento será sempre uma de proporcionalidade inversa, uma vez que, quanto melhor ou mais precisa for a previsão calculada da procura, menor serão os constrangimentos causados às operações a jusante. Neste seguimento, entram em ação os modelos preditivos desenvolvidos através de aprendizagem automática e como estes podem oferecer novos padrões de qualidade ao processo de previsão da procura e planeamento de necessidades. Modelos de análise e previsão em séries temporais são um dos exemplos utilizados para prever níveis de procura e será sobre esse que incidirá o foco neste projeto.