Simulação e otimização de rentabilidade da fábrica de anidrido maleico, utilizando ferramentas de Business Intelligence
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Data
2023-12-11
Autores
Orientador
Vieira, Gustavo Nakamura Alves 
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Araraquara - IQAR - Engenharia Química
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso restrito
Resumo
Resumo (português)
No desenvolvimento histórico do mundo corporativo, a informação tem cada vez mais valor no processo da tomada de decisão. Quanto mais próximo da indústria 4.0, mais valorizada é a informação, e menor é a janela de tempo a qual ela obtém esse valor. Neste contexto, o aproveitamento das bases de dados coletadas nas indústrias com ferramentas de Business Intelligence se torna essencial para argumentos e respostas rápidas no processo decisório. Dessa forma, o seguinte trabalho foi desenvolvido para a criação de um simulador de rentabilidade em MS Excel, utilizando dados de produção da fábrica de anidrido maleico da Elekeiroz, para estimar a faixa de custo da produção deste anidrido, tanto quanto sua projeção, em função de preços publicados de benzeno e a carga produtiva da fábrica. A taxa de ocupação da fábrica foi categorizada em 4 faixas, igualmente distribuídas entre 0% e 100%, para melhor assertividade dos processos. Com o custo de produção calculado, a interface do simulador trouxe, por comparação, o preço do anidrido maleico americano, principal concorrente, através dos dados de importação do Ministério da Economia. Após isso, foi gerado um gráfico para comparação do cenário Make or Buy em relação ao anidrido maleico chinês, que possui um dos preços mais baixos do mercado atualmente. Concluiu-se que o simulador opera bem para faixas de 25% a 100% de produção, apresentando 91% dos resultados com desvios relativos abaixo de 7%, mas que apresenta desvios muito altos quando a carga da planta está abaixo de 25% de sua capacidade. Além disso, o simulador se mostrou eficiente na comparação de preços e custos, pois trouxe a informação de competitividade de maneira simples e rápida, em conjunto com o cenário de Make or buy impulsionando o processo de tomada de decisão.
Resumo (inglês)
In the historical development of the corporate world, information has increasingly become more valuable in the decision-making process. The closer to Industry 4.0, the more valued information becomes, and the shorter the time window in which it holds this value. In this context, the exploitation of collectede databases in industries with Business Intelligence tools becomes essential for arguments and quick responses in the decision-making process. Therefore, the following work was developed to create a profitability simulator in MS Excel, using production data from the maleic anhydride factory at Elekeiroz, to estimate the production cost range of this anhydride, as well as its projection, based on published prices of benzene and the factory's production rate. The factory's rate was categorized into 4 ranges, equally distributed between 0% and 100%, for better accuracy in the processes. With the calculated production cost, the simulator's interface compared the price of American maleic anhydride, the main competitor, using import data from the Ministry of Economy. Subsequently, a graph was generated to compare the Make or Buy scenario vis-à-vis Chinese maleic anhydride, which currently has one of the lowest prices in the market. It was concluded that the simulator performs well for production rates from 25% to 100%, with 91% of the results showing relative deviations below 7%, but it exhibits very high deviations when the plant rate is below 25% of its capacity. Additionally, the simulator proved to be efficient in comparing prices and costs, as it provided competitiveness information in a simple and fast manner, along with the Make or Buy scenario, driving the decision-making process.
Descrição
Palavras-chave
Idioma
Português
Como citar
SILVA, Lucas Melo. Simulação e otimização de rentabilidade da fábrica de anidrido maleico, utilizando ferramentas de Business Intelligence. 2023. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Química) - Instituto de Química, Universidade Estadual Paulista, 2023.