Título:	Aplicação de Modelos de Machine Learning para a Previsão da Demanda de Fardamento na Marinha do Brasil
Autor(es):	Bassi, João Pedro
Palavras-chave:	Machine Learning Métodos de Previsão de Demanda Modelo Computacional Redes Neurais Artificiais Árvore de Decisão
Áreas de conhecimento da DGPM:	Abastecimento
Data do documento:	12-Nov-2024
Editor:	Centro de Instrução e Adestramento Almirante Newton Braga (CIANB)
Descrição:	Este estudo analisa a viabilidade de aplicação de modelos de Machine Learning no processo logístico de previsão da demanda de fardamento da Marinha do Brasil. Esta pesquisa enfatizou o desenvolvimento de um código computacional para mensurar a eficiência da demanda estimada dos itens da cadeia de suprimento de fardamento que são gerenciados por meio do Sistema de Informações Gerenciais do Abastecimento da Marinha do Brasil (SINGRA). A pesquisa adota uma abordagem exploratória, utilizando referenciais teóricos, bem como análise dos dados coletados por meio de consultas extraídas do Banco de Dados do SINGRA. A aplicação da Machine Learning foi realizada por meio de Redes Neurais Artificiais e Árvores de Decisão e os resultados foram comparados com os modelos tradicionais de Regressão Linear, Média Móvel e Amortecimento Exponencial Simples.
Tipo de Acesso:	Acesso aberto
URI:	https://www.repositorio.mar.mil.br/handle/ripcmb/847926
Tipo:	Trabalho de fim de curso
Aparece nas coleções:	Abastecimento: Coleção de Trabalhos de Conclusão de Curso

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