Predição de Tempo de Ciclo Utilizando abordagens de Séries Temporais

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Laislla Carolina Pinheiro Brandão
https://orcid.org/0009-0000-0385-8094
Afrânio Augusto Gomes Gonçalves
https://orcid.org/0000-0001-6847-709X
Bruno De Magalhaes Dantas
https://orcid.org/0009-0004-3809-1865
Tiago Augusto Teixeira
https://orcid.org/0000-0002-2225-519X
Alexandre M.A. Maciel
https://orcid.org/0000-0003-4348-9291

Resumo

O desenvolvimento de um agente de priorização e a análise estatística desempenham papéis fundamentais na busca por otimizar o tempo de ciclo e melhorar a eficiência produtiva, possibilitando antecipar melhor desvios no tempo de ciclo e a levantar oportunidades de intervenção com antecedência. Analisando o problema de tempo de ciclo por uma abordagem de séries temporais, foram desenvolvidos modelos de predição que permitissem prever o valor de tempo de ciclo em um instante futuro. Três abordagens foram implementadas neste estudo, tendo como base os trabalhos relacionados: um modelo ARIMA, um modelo híbrido consistindo de ARIMA + MLP, e uma rede recorrente LSTM. Os resultados sugerem que as três abordagens possuem bons resultados quando aplicados à série de tempo de ciclo e resultados mais precisos são encontrados quando são combinados modelos que modelam os componentes lineares e não lineares das séries temporais.

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Como Citar
Pinheiro Brandão, L., Gonçalves, A., Dantas, B., Teixeira, T., & Maciel, A. (2023). Predição de Tempo de Ciclo Utilizando abordagens de Séries Temporais. Revista De Engenharia E Pesquisa Aplicada, 9(1), 50-59. https://doi.org/10.25286/repa.v9i1.2778
Seção
Edição Especial em Ciência de Dados e Analytics

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