Análise prescritiva de dados para a otimização de processos em uma pequena empresa de cabeceiras
Nenhuma Miniatura disponível
Data
2023-12
Tipo de documento
Monografia
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Área do conhecimento
Modalidade de acesso
Acesso aberto
Editora
Autores
SANTOS, Marcus Vinicius Abreu
Orientador
MOLINA, Sabrina da Silva
Coorientador
Resumo
A análise de dados é uma ferramenta poderosa para a otimização da cadeia de suprimento em empresas de pequeno porte, a empresa escolhida foi um estabelecimento familiar chamada “S Decorações” (nome fictício), uma empresa produtora de cabeceiras. Foi realizada a análise de dados com Python para identificar gargalos e oportunidades de melhoria na cadeia de suprimentos. Foram utilizados dados de histórico de vendas, estoque e produção para identificar padrões e tendências, bem como para prever a demanda futura.
Para a realização da análise de dados, foram utilizadas algumas bibliotecas Python como Pandas, NumPy e Matplotlib: Foram utilizadas técnicas de análise exploratória de dados, como gráficos de dispersão e histogramas para identificar correlações entre as variáveis.
Os resultados da análise de dados indicaram que a empresa estava enfrentando problemas de estoque excessivo e falta de produtos em determinados períodos, o que gerava uma taxa de atraso considerável em suas entregas. Com base nessas informações, foram propostas soluções para otimizar a cadeia de suprimentos, como a implementação de um sistema de previsão de demanda e a melhoria do processo de planejamento de produção
Este trabalho demonstrou que a análise de dados com Python pode ser uma ferramenta poderosa para a otimização da cadeia de suprimentos em uma empresa de pequeno porte. Isso pode ajudar a identificar problemas e op
Palavras-chave
Análise de dados, Python, Cadeia de suprimentos