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dc.contributor.advisorOliveira, Flavio Moreira dept_BR
dc.contributor.authorLuchese, Rafael Leitespt_BR
dc.date.accessioned2021-11-17T04:25:17Zpt_BR
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/231881pt_BR
dc.description.abstractQuando falamos na gestão de estoques de uma empresa, a classificação ABC é uma forma bastante conhecida e amplamente utilizada para priorizar itens de forma a identificar quais são mais e menos relevantes no contexto da empresa. Ao longo do tempo alguns méto dos foram propostos para realizar esta classificação, de modo a considerar um ou mais critérios neste análise, sempre com o objetivo de ser mais assertivo no resultado. Dada a ampla gama de aplicações voltadas para classificação que utilizam técnicas de Machine Learning, neste trabalho explorou-se a viabilidade da aplicação destas técnicas para o problema da classificação ABC. Utilizando uma base de dados reais, foram aplicadas três técnicas distintas de Machine Learning comparando os resultados obtidos pelas técnicas entre si e contra um cenário de referência. A abordagem se mostrou viável, com as técni cas obtendo resultados melhores que o cenário de referência na maior parte dos testes.pt_BR
dc.description.abstractWhen talking about a company’s inventory management, the ABC classification is a well known and widely applied method to prioritize items in order to identify which ones are more and less relevant in the company’s context. Over time, some methods were proposed to carry out this classification, in order to consider one or more criteria in this analysis, al ways aiming to be more assertive in the result. Given the wide range of Machine Learning Algorithms in classification problems, we explore the feasibility of applying these tech niques to the ABC Classification problem. Using a real database, we applied three distinct Machine Learning algorithms comparing their results against each other and against a ref erence scenario. The approach proved to be viable, with the algorithms obtaining better results than the reference scenario in nearly all tests.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectStocks Managementen
dc.subjectABC Classificationen
dc.titleAplicação de técnicas de machine learning para classificação ABC multicritériopt_BR
dc.title.alternativeApplying machine learning algorithms for multi-criteria ABC classification en
dc.typeTrabalho de conclusão de especializaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001133576pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Informáticapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.levelespecializaçãopt_BR
dc.degree.specializationCurso de Especialização em Engenharia de Software e Inovaçãopt_BR


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