Predição de Tempo de Ciclo Utilizando abordagens de Séries Temporais

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.