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- Improving Last-Mile Delivery: Harnessing Driver Expertise Through a Hybrid SolutionPublication . Carvalhosa, Maria João de Araújo; Oliveira, Marisa João Guerra Pereira deNos últimos anos, o problema da last-mile delivery sofreu uma transformação notável, impulsionada principalmente pelo crescimento exponencial do comércio online. O aumento das compras online e a comodidade que estas oferecem impulsionaram o sector da logística a entrar numa nova era onde a criação e desenvolvimento de soluções inovadoras de otimização de rotas é imperativo. Atualmente, a última etapa da cadeia de abastecimento tornou-se um ponto fulcral para as empresas que pretendem satisfazer as altas expectativas dos clientes quanto a opções de entrega. À medida que o ecossistema global de comércio online continua a evoluir, a capacidade de simplificar as operações da last-mile delivery e de proporcionar experiências positivas aos clientes torna-se cada vez mais um fator diferenciador crítico para as empresas. Esta dissertação tem como objetivo colmatar a lacuna existente entre as rotas programadas e as rotas efetivamente percorridas pelos condutores, que são muitas vezes obrigados a efetuar mudanças em tempo real para se adaptarem às realidades da estrada. Esta questão foi destacada pelo Amazon Last-Mile Routing Research Challenge 2021, que visava estimular os investigadores a melhorar a qualidade dos itinerários programados, tornando-os mais realistas. A solução para esta temática foi conseguida através do desenvolvimento de uma abordagem híbrida que explora algoritmos de machine learning e otimiza automaticamente os seus hiperparâmetros. Esta solução aprende as combinações ótimas das zonas com base em padrões extraídos de sequências históricas. Além disso, a solução demonstra a capacidade de aplicar eficazmente este conhecimento a rotas desconhecidas, melhorando significativamente o planeamento e a adaptação de rotas a cenários reais. O principal objetivo desta solução é prever sequências de zonas em vez de paragens individuais. Só depois da sequência de zonas ter sido determinada é que o algoritmo procede ao sequenciamento das paragens dentro de cada zona. Foi utilizado um processo sistemático, começando com o pré-processamento do conjunto de dados com o objetivo de o preparar para as fases subsequentes. A etapa seguinte recorreu a um algoritmo de Prediction by Partial Matching para identificar as combinações de zonas ótimas. Na fase subsequente, o conhecimento obtido foi utilizado para calcular sequências de zonas para rotas inexploradas, utilizando um algoritmo de Rollout. Finalmente, foi implementado o Lin-Kernighan-Helsgaun solver para efetuar o sequenciamento zona a zona, assegurando a integridade da sequência de zonas. Todas estas etapas críticas estão perfeitamente integradas num pipeline repetível que ajusta automaticamente os valores do hiperparâmetro do algoritmo Prediction by Partial Matching. Os resultados obtidos são muito satisfatórios e indicam que a solução desenvolvida é eficaz na previsão de rotas efetivamente percorridas. A avaliação global foi de 0,0727, demonstrando um desempenho robusto. A otimização do hiperparâmetro resultou em melhorias em 85% dos casos, que variam entre 0,0001 e 0,0006 e possuem uma média de 0,00021, confirmando ainda mais a sua eficácia. Estes resultados realçam a capacidade da solução tirar partido do conhecimento dos condutores, salientando o seu valor prático e estabelecendo-a como uma ferramenta fiável na geração de previsões de elevada qualidade.
- Desenvolvimento de sistema de apoio à decisão para suporte na previsão de fretesPublication . Martins, João Pedro Silva; Pereira, Maria Teresa RibeiroDa procura pela melhoria de processos e serviço de excelência ao cliente, surgiu o enquadramento para esta dissertação, que teve por base o trabalho desenvolvido no departamento de Após-venda da Salvador Caetano África. O seu principal objetivo prendeu-se com a análise de valores de frete pago em cada transporte de peças, com vista à criação de um sistema robusto que permitisse auxiliar a previsão deste valor com base em parâmetros previamente conhecidos. A dissertação inicia-se com uma revisão de literatura nas áreas de logística, modelação de processos, melhoria contínua, sistemas de apoio à decisão, bem como conceitos associados ao Machine Learning, séries temporais e modelos de previsão. Deste modo, através da recolha e tratamento dos dados históricos existentes, foram aplicados uma série de cálculos e métricas de análise de séries temporais, de forma a identificar o comportamento das séries de dados em questão e, consequentemente, que tipo de metodologia poderia ser mais indicada para prever valores. Posteriormente, aplicaram-se algoritmos específicos, testando-se diferentes modelos de previsão, com o objetivo de se conseguir identificar qual deles apresentaria melhor comportamento na previsão de valores futuros. Finalmente, analisou-se e elegeu-se aquele que foi o modelo que teve o melhor ajuste, isto é, a capacidade de prever, com alguma exatidão, valores futuros, gerando assim a menor percentagem de erro face a valores reais. Os modelos foram testados para previsão de dados futuros, obtendo-se valores de erro entre os 17% e os 56% no caso do Alisamento Exponencial Simples (ETS) e, valores entre os 5% e 27%, quando aplicados modelos híbridos de Deep Learning (BJ-DNN). Através da utilização de modelos de previsão, bem como a recolha e seleção de parâmetros a contribuir para o valor de frete, foi possível retirar conclusões sobre a validade dos mesmos, bem como identificar passos futuros a serem implementados.
- Estudo do Impacto do ?Modelo Efqm? e ?Modelo Shingo? na Segurança das Empresas PortuguesasPublication . Noites, Henrique Sousa; Sá, José Carlos Vieira deAtualmente, devido à crescente globalização e competitividade, as organizações devem alcançar resultados positivos de forma a manterem-se competitivas no mercado. Assim, é fundamental que estejam preparadas para se adaptar às mudanças constantes do mercado. Isso significa que é necessário ser flexível e estar disposto a mudar a estratégia quando necessário. Deste modo, é possível à organização manter-se competitiva e alcançar o sucesso. Um processo a ser adotado pelas organizações deve passar pela implementação de modelos de excelência, nomeadamente, o modelo proposto pela European Foundation for Quality Management, e o modelo Shingo. Estes modelos são ferramentas para avaliar e melhorar o desempenho das organizações e a atingirem a excelência em todas as áreas de atividade. O modelo Shingo foca-se na excelência operacional, enquanto o modelo da European Foundation for Quality Management (EFQM) concentra-se na excelência geral da organização. Ambas as abordagens podem ser integradas para fornecer uma visão mais completa da performance da organização e ajudar a identificar áreas de melhoria. Para atingir a excelência, as organizações têm igualmente de assegurar a segurança, saúde e bem estar dos seus trabalhadores. A gestão de segurança assume cada vez mais um papel fundamental no planeamento a longo prazo das organizações. A gestão de segurança tem como principal objetivo controlar os perigos e riscos que podem afetar de forma negativa a saúde e segurança dos seus trabalhadores. Neste sentido, surge a necessidade de avaliar o impacto destes modelos na segurança das empresas portuguesas. Assim, a pergunta de investigação deste estudo é: Qual o impacto dos modelos EFQM e Shingo na segurança ocupacional das empresas portuguesas? Para tal, utilizou-se uma metodologia de pesquisa exploratória e explicativa a fim de perceber o que acontece nos modelos em questão e estabelecer relações causais entre as variáveis. Posto isto, foi elaborado uma revisão de literatura cuidada e seguidamente foi aplicado um survey com base nesta mesma revisão de modo a analisar o impacto dos modelos na segurança das empresas portuguesas. Para esta pesquisa foram contactadas 4473 organizações das quais se obtiveram 147 respostas, mas apenas 138 foram consideradas válidas. A escala usada nas perguntas foi do tipo Likert de cinco pontos. Uma vez usada está escala foi necessário calcular o alfa de Cronbach para verificar a confiabilidade de consciência interna das questões. O valor de alfa obtido foi 0,978 pelo que a consciência interna dos dados totais do inquérito é excelente. A pontuação média geral obtida do questionário revelou se elevada (4,182) o que sugere que as organizações estão alinhadas com os conceitos de segurança que foram abordados. Este trabalho permitiu perceber que, os modelos de excelência, apesar serem pouco implementados nas empresas portuguesas, as suas diretrizes no âmbito da segurança vão de encontro com as preocupações das mesmas.
- Otimização dos Processos de Estiva em Portos Marítimos ? Parque de ContentoresPublication . Rocha, Nuno Miguel Patrício; Pereira, Maria Teresa RibeiroO transporte marítimo é um importante meio de deslocação que tem um papel vital na economia global, especialmente em Portugal, onde é responsável por 58,5% das mercadorias importadas e 50% das exportações. Nesta dissertação, é analisada a relação entre emissões de poluentes e navios em portos marítimos, destacando a importância da sustentabilidade na indústria marítima. O estudo aborda desafios de otimização nas operações portuárias, apresentando um modelo matemático de otimização para a sua resolução. Os resultados mostram uma redução significativa no tempo de espera e nas operações dos navios, além de uma diminuição notável nas emissões de gases de efeito estufa. Como trabalhos futuros são sugeridas melhorias no modelo, a integração de inteligência artificial, análises económicas mais abrangentes e avaliação da sustentabilidade global. Conclui-se que a procura pela sustentabilidade na indústria marítima não só reduz as emissões, mas também promove operações mais eficientes e responsáveis, apontando para um equilíbrio entre eficiência operacional e responsabilidade ambiental.
- Simulação Numérica de Ventilação Instacionária em Espaços InterioresPublication . Miranda, João Pedro Correia Mourão; Castro, Fernando Aristides da Silva Ferreira deOs sistemas de aquecimento, ventilação e ar condicionado (AVAC) apresentam um dos maiores consumos de energia no setor dos edifícios. Para atingir a meta de descarbonização imposta pela União Europeia, diversas técnicas têm sido utiliza das para reduzir os custos energéticos destes sistemas, preservando as suas funções. Uma forma de reduzir o consumo de energia destes sistemas passa por aperfeiçoar a ventilação dos espaços interiores. O uso da mecânica de fluidos computacional (CFD) para estudar estratégias de ventilação em espaços interiores tem sido uma ferramenta crescente, no entanto, a precisão dos resultados obtidos depende muito da implementação adequada dos modelos e das condições necessárias. Nesta dissertação, uma nova abordagem de ventilação, a ventilação instacionária, vai ser estudada por meio da mecânica de fluidos computacional, usado o software OpenFOAM para o efeito. Neste trabalho, foram primeiramente validadas as técnicas numéricas, de discre tização e de modelação física de CFD baseando-nos em dois benchmarks experi mentais disponíveis na literatura. Num primeiro caso, caso isotérmico, simulações URaNS (Unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes) realizadas com o algoritmo pimpleFoam foram estudadas para os modelos de turbulência de altos números de Reynolds k − e RNG k − e baixos números de Reynolds LaunderSharma k − e k − ωSST. Num segundo caso, caso não isotérmico, simulações URaNS foram realizadas usado o algoritmo buoyantPimpleFoam apenas para os modelos de alto número de Reynolds k− com presença do termo de produção térmica e dos modelos k − e RNG k − sem este termo. Por fim, foi simulada a sala de testes de equipamentos de climatização (SATEC) do Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP), de forma a validar os resultados numéricos com os resultados experimentais. Em seguida, foi testada computacional mente a estratégia de ventilação instacionária, implementada a partir de um caudal periódico de sinal sinusoidal, onde vários caudais médios, frequências e amplitudes dos sinais foram estudados.