Análise prescritiva de dados para a otimização de processos em uma pequena empresa de cabeceiras
| dc.contributor.advisor | MOLINA, Sabrina da Silva | |
| dc.contributor.author | SANTOS, Marcus Vinicius Abreu | |
| dc.coverage.spatial | Rio de Janeiro | |
| dc.date.accessioned | 2024-01-09T22:01:26Z | |
| dc.date.available | 2024-01-09T22:01:26Z | |
| dc.date.issued | 2023-12 | |
| dc.description.abstract | 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 | pt |
| dc.format.extent | 30 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/40119 | |
| dc.language.iso | pt | |
| dc.rights | Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ | |
| dc.subject | Análise de dados | |
| dc.subject | Python | |
| dc.subject | Cadeia de suprimentos | |
| dc.title | Análise prescritiva de dados para a otimização de processos em uma pequena empresa de cabeceiras | |
| dc.type | Monografia | |
| local.modalidade.estudo | Híbrido | |
| local.rights.policy | Acesso aberto |
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