ESTG - DM - Métodos de Apoio à Decisão Empresarial
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Browsing ESTG - DM - Métodos de Apoio à Decisão Empresarial by Field of Science and Technology (FOS) "Matemática"
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- Análise do impacto da pandemia no perfil e na afluência de utentes de um Hospital do NortePublication . Maia, Miguel Silva; Borges, Ana Isabel Coelho; Carvalho, MarianaAtualmente, um dos principais problemas encarados pelas instituições de saúde, a nível mundial, é o absentismo dos pacientes perante as consultas marcadas. O número de consultas e/ou exames marcados e não realizados, chegam a atingir níveis elevados, sendo este fenómeno visível em vários países e em diferentes tipos de especialidades e atendimentos. Este comportamento gera às instituições: perda de receita, desperdícios de recursos, desorganização da oferta de serviços e limitação dos utentes na garantia do atendimento para a sua assistência. Adicionalmente, gera o uso inadequado da oferta, intensifica os tempos de espera e as respetivas filas, além de acarretar um prejuízo financeiro. Por isso, torna-se importante prever o não comparecimento dos pacientes, assim como perceber o perfil destes pacientes ausentes para que seja possível criar mecanismos que o mitiguem e descobrir as razões que os levam a não comparecer às consultas marcadas. Adicionalmente, a pandemia originada pela COVID- 19 apresentou-se como um desafio à gestão hospitalar que rapidamente se teve de adaptar à nova realidade. Como tal, este estudo apresenta dois objetivos principais: (i) entender os fatores associados ao risco de absentismo de pacientes e (ii) entender se houve alterações nos perfis os pacientes perante o risco de absentismo após o início da pandemia. Assim, este trabalho apresenta a aplicação do modelo logístico binário, identificado na literatura como um dos modelos mais utilizados e eficazes, para ajudar a prever se o paciente comparecerá ou não à consulta agendada. Permitindo entender quais os fatores relacionados com o risco de faltar e comparando os perfis dos pacientes em dois horizontes temporais distintos: pré-pandemia e durante a pandemia, e expondo sugestões de melhoria para a diminuição das taxas de absentismo. Com base em estudos anteriores, foram incluídos todos os fatores de risco significativos ao absentismo de utentes, tais como: idade, género, estado civil, distância do hospital até à residência do paciente, número de consultas anteriores, primeira consulta/acompanhamento, mês, dia da semana da consulta, precipitação, velocidade do vento, tempo de espera, intervalo entre consultas, número de não comparências anteriores e estação do ano; Por último, o modelo de regressão logístico permitiu identificar diferentes perfis de pacientes por diferentes especialidades, assim o hospital deverá considerar um modelo logístico distinto por cada tipo de especialidade. O Covid-19 provocou mudanças no comportamento dos pacientes resultando num absentismo destes às consultas. Os fatores de risco comuns identificados nos modelos antes e durante a pandemia, foram o tempo de espera, o número de não comparências anteriores e o número de consultas anteriores. Relativamente aos fatores de risco característicos do período anterior à pandemia, destacam-se o estado civil e a idade, enquanto durante a pandemia realça-se o mês da consulta.
- Planeamento e Otimização da Distribuição Capilar: Um estudo de caso de um operador logísticoPublication . Ribeiro, Carlos Manuel Martins; Correia, Sara MartinsO transporte rodoviário é só um dos exemplos de como vários problemas reais podem ser resolvidos com recurso a uma ferramenta de apoio à decisão, independentemente do meio onde as empresas estão inseridas. A presente dissertação tem como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta de apoio à decisão baseada na criação de um modelo matemático de Programação Linear Inteira Mista. O modelo criado retrata um problema de roteamento de veículos com janelas temporais com múltiplos depósitos e múltiplas viagens, ou seja, MTMDVRPTW (Multi-trip, Multidepot Vehicle Routing Problem with Time-Windows). Para tal, o modelo matemático foi implementado no software Python com o solver do Gurobi, de forma a se obter uma solução dentro de um tempo computacional reduzido. O modelo matemático e a sua implementação no software são apresentados e explicados, assim como as soluções obtidas. Dada a complexidade do caso real da empresa, o problema foi dividido em dois cenários: (i) a mercadoria está disponível em todos os depósitos em qualquer momento; (ii) a mercadoria pode não estar disponível num depósito, Deste modo são incluídas as datas de lançamento, isto é, o produto só fica disponível para transporte nas rotas de entrega quando chega ao depósito vindo de outro. Este cenário já tem em consideração de forma implícita, a possibilidade de se efetuar cross-docking. Foi concluído que a implementação de um modelo deste género traz benefícios para a empresa no apoio à decisão, uma vez que consegue apresentar resultados que permitem uma melhor análise da empresa às suas rotas de veículos.
- Profitability score metrics in Peer-to-Peer debt-based crowdfunding: evidence from the United StatesPublication . Barbosa, Eduardo Miguel Lage; Duarte, Fábio; Correia, Ricardo EmanuelOs mercados de empréstimos Peer to Peer (P2P) oferecem oportunidades de diversificação de risco para os credores (crowdlenders), normalmente informais. Os crowdlenders enfrentam assimetrias de informação nas plataformas P2P, geralmente mitigadas através de modelos de classificação de risco de crédito. Neste estudo, mesclamos a literatura sobre a classificação de risco de crédito e a literatura sobre lucratividade para entender de que forma os crowdlenders devem utilizar a informação hard da campanha de empréstimo para assim maximizarem o seu retorno, de acordo com a sua propensão ao risco. Com base em 62,081 campanhas de empréstimo, recolhidas no período de 2010-2018 através da plataforma Lending Club, verificamos que os crowdlenders que selecionam campanhas de baixo e médio risco de crédito devem optar por: empréstimos de menores montantes, cujos mutuários possuem rendimentos mais elevados, maior estabilidade no emprego, menor endividamento, e melhor histórico de crédito em geral, para aumentar a sua lucratividade excedente por unidade de risco. Estes resultados contribuem para a literatura sobre o binómio risco-retorno que tem recebido uma atenção limitada nos mercados de empréstimos entre pares.