Aplicação da simulação Monte Carlo na avaliação de indicadores industriais em um contexto sob incerteza
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Data
2018-11-05
Autores
Pereira, Marina de Souza [UNESP]
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
The industrial environment has been developing and growing more and more bringing with it several impacts to the environment. In the last decades, environmental concerns have been gradually increasing and, as a result, companies starts to control their impacts on nature through Key Performance Indicators (KPIs). The present research aims to analyze these KPIs in a context under uncertainty using the modeling and simulation method, Monte Carlo Simulation (SMC). The materials used in this study were Microsoft Office Excel® software and Crystal Ball®. The topics presented in the theoretical basis are: KPI, indicators of sustainable development, Modeling and Simulation and SMC. The company that was chosen is a multinational consumer goods industry. It was chosen based on the great representativeness of it in the market, feasibility and facility of access the data collected during seven years. The work in question aims to analyze the applicability of SMC in the analysis of indicators in a context under uncertainty. As a result of the research it was evidenced that the KPIs could be simulated using the Crystal Ball® and that their results can helps in the decision making of the company
O meio industrial vem se desenvolvendo e crescendo cada vez mais e traz junto dele diversos impactos ao meio ambiente. Nas últimas décadas as preocupações com o meio ambiente vêm aumentando de forma gradativa e, com isso, as empresas começam a controlar seus impactos na natureza por meio de indicadores de desempenho (Key Performance Indicators - KPIs). A presente pesquisa visa analisar esses KPIs em um contexto sob incerteza utilizando o método de modelagem e simulação, Simulação Monte Carlo (SMC). Os materiais utilizados neste estudo foram o software Microsoft Office Excel® e o Crystal Ball®. Os tópicos apresentados na fundamentação teórica são: KPI, indicadores de desenvolvimento sustentável, Modelagem e Simulação e SMC. A empresa escolhida é uma indústria multinacional de grande porte de bens de consumo. Escolhida com base na grande representatividade dela no mercado, exequibilidade e facilidade de acesso aos dados que foram coletados durante sete anos. O trabalho em questão tem como objetivo analisar a aplicabilidade da SMC na análise de indicadores em um contexto sob incerteza. Como resultado da pesquisa evidenciou-se que os KPIs poderiam ser simulados utilizando-se o Crystal Ball® e que seus resultados podem auxiliar na tomada de decisão da empresa
O meio industrial vem se desenvolvendo e crescendo cada vez mais e traz junto dele diversos impactos ao meio ambiente. Nas últimas décadas as preocupações com o meio ambiente vêm aumentando de forma gradativa e, com isso, as empresas começam a controlar seus impactos na natureza por meio de indicadores de desempenho (Key Performance Indicators - KPIs). A presente pesquisa visa analisar esses KPIs em um contexto sob incerteza utilizando o método de modelagem e simulação, Simulação Monte Carlo (SMC). Os materiais utilizados neste estudo foram o software Microsoft Office Excel® e o Crystal Ball®. Os tópicos apresentados na fundamentação teórica são: KPI, indicadores de desenvolvimento sustentável, Modelagem e Simulação e SMC. A empresa escolhida é uma indústria multinacional de grande porte de bens de consumo. Escolhida com base na grande representatividade dela no mercado, exequibilidade e facilidade de acesso aos dados que foram coletados durante sete anos. O trabalho em questão tem como objetivo analisar a aplicabilidade da SMC na análise de indicadores em um contexto sob incerteza. Como resultado da pesquisa evidenciou-se que os KPIs poderiam ser simulados utilizando-se o Crystal Ball® e que seus resultados podem auxiliar na tomada de decisão da empresa
Descrição
Palavras-chave
Monte Carlo, Método de, Incerteza, Desempenho - Medição, Monte Carlo method
Como citar
PEREIRA, Marina de Souza. Aplicação da simulação Monte Carlo na avaliação de indicadores industriais em um contexto sob incerteza. 2018. 54 f. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia de Produução Mecânica) - Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Engenharia de Guaratinguetá, 2018.