| dc.contributor.advisor | Vidor, Gabriel | |
| dc.contributor.author | Passos, Paula Ferreira | |
| dc.contributor.other | Panizzon, Mateus | |
| dc.contributor.other | Giacomello, Cíntia Paese | |
| dc.date.accessioned | 2022-06-03T19:30:20Z | |
| dc.date.available | 2022-06-03T19:30:20Z | |
| dc.date.issued | 2021-07-17 | |
| dc.date.submitted | 2021-07-08 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ucs.br/11338/10113 | |
| dc.description | O objetivo geral deste trabalho é desenvolver um método para designação de tarefas em projetos em uma empresa do setor elétrico. Este trabalho foi organizado em seis etapas: entender o processo atual de divisão no setor, montar banco de dados históricos, identificar padrões e tempos das atividades, definir as restrições para o modelo, montar o modelo de otimização e, por fim gerar cenários para tomada de decisão. Para otimização do processo de divisão foi utilizado programação de redes neurais do tipo perceptron multicamadas. Como resultado deste modelo foi possível verificar que a rede neural é eficiente na divisão das notas considerando as regras implementadas de férias ou ainda a questão de considerar a prioridade de recebimento das notas conforme a carga de trabalho já existente na demanda de cada técnico bem como os vencimentos das notas. Após toda a estrutura montada e realizado o treinamento das redes neurais a mesma se mostrou eficiente na divisão das notas direcionadas aos técnicos de nível 1. Estes técnicos representam a maior parte dos projetistas do núcleo e o algoritmo da forma como foi treinado já possibilitaria uma grande vantagem na agilidade da divisão destas notas de forma organizada. Entretanto a otimização por redes neurais não foi eficiente para os técnicos de nível 2 e 3 devido principalmente a quantidade de amostras disponíveis destes técnicos a rede não conseguiu aprender tão bem o padrão de divisão e correlacionar as entradas e saídas para estes casos. Como estudos futuros recomenda-se aprofundar a pesquisa em relação aos tempos das atividades. Outros estudos recomendados seriam outras formas de otimização através de algum modelo que não seja a programação por redes neurais, que não se torne necessário um grande volume de exemplos e sim se utilize mais de regras de negócio, possivelmente sem a necessidade de intervenção de inteligência artificial, mas sim em um primeiro momento algo mais simples que possibilite depois de um longo prazo deixar os dados estáveis para se realizar um treinamento de alguma programação mais complexa. [resumo fornecido pelo autor] | pt_BR |
| dc.language.iso | pt | pt_BR |
| dc.subject | Engenharia de produção | pt_BR |
| dc.subject | Redes neurais (Computação) | pt_BR |
| dc.subject | Administração de projetos | pt_BR |
| dc.title | Otimização da designação de tarefas no núcleo de projetos de uma concessionária de energia elétrica | pt_BR |
| dc.type | Monografia | pt_BR |
| mtd2-br.advisor.instituation | Universidade de Caxias do Sul | pt_BR |
| mtd2-br.program.name | Bacharelado em Engenharia de Produção | pt_BR |
| mtd2-br.campus | Campus Universitário de Caxias do Sul | pt_BR |
