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dc.contributor.advisorFrancisco, Eduardo de Rezende
dc.contributor.authorPaula, Carolina Mourão de
dc.date.accessioned2021-04-23T16:26:43Z
dc.date.available2021-04-23T16:26:43Z
dc.date.issued2021-03-19
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10438/30396
dc.description.abstractDentre as principais práticas de modelagem de processos, a técnica Process Mining captura e analisa o comportamento real de processos a partir do uso de Analytics no contexto das soluções de Mineração de Dados. Não obstante, apesar dos avanços dessa área, ainda há espaço para inclusão de outras técnicas analíticas que alcancem melhorias na performance do processo a partir dos dados. Este trabalho propõe o uso de análises probabilísticas com Cadeias de Markov para a descoberta do real processo a partir dos logs do sistema e aplica em estudo de caso empírico a uma empresa multinacional de serviços logísticos. Como principais resultados, destaca-se que a aplicação dessa técnica revelou um processo com variações muito mais probabilísticas do que determinísticas formalizadas na instituição. Mais ainda, a dissimilaridade entre os processos dos clientes foi notada de forma significativa, o que implica em um distanciamento da ideia de um processo único institucionalizado. Com os dados derivados da descoberta dos diferentes processos, foi possível executar simulações que produzissem resultados para melhorar a produtividade do departamento. Dentre as soluções para testar cenários que produzissem melhor resultado entre receita e custos derivados dos processos, um algoritmo baseado em alocações aleatórias de volume de negócio por cliente testou a performance de diferentes composições desses portfólios para conseguir melhor receita média comparado ao desvio padrão do lead time do processo. Para otimizar os resultados das simulações, foi empregado algoritmo genético para resolver o modelo proposto de forma eficiente. Assim, foi formulada uma função objetivo para diminuir o desvio padrão do lead time do processo, aumentar a receita média do departamento, diminuir o desvio padrão da receita, diminuir o lead time do processo e diminuir o escore de desvios do processo, empregando uma nova carteira de clientes. Esse novo modelo, deriva da abordagem matemática da teoria de portfólio criada por H. Markowitz (1952), diminuindo o desvio padrão de 344,26 horas para 297,54 horas e aumentando a receita média por transação por cliente de R$ 702,29 para R$ 729,75, potencializando um significativo aumento anual de receita para a companhia. A mineração de processos foi a fundação para um tipo de procedimento que analisa custos dos processos como base para a obtenção de uma carteira de clientes com melhores resultados e abre um horizonte de usos combinados entre a Gestão de Processos e os métodos analíticos de otimização.por
dc.language.isopor
dc.publisherCarolina Mourão de Paulapor
dc.subjectMineração de dadospor
dc.subjectProcess Miningpor
dc.subjectAlgoritmos Genéticospor
dc.subjectPortfólio de Clientespor
dc.subjectBig Data Analyticspor
dc.titleOtimização do portfólio de clientes: uma nova proposição através de design de processos baseado em dadospor
dc.typeDissertationeng
dc.subject.areaTecnologiapor
dc.contributor.unidadefgvEscolas::EAESPpor
dc.subject.bibliodataClientes - Contatospor
dc.subject.bibliodataMineração de dados (Computação)por
dc.subject.bibliodataAquisição de conhecimento (Sistemas especialistas)por
dc.subject.bibliodataAlgoritmos de computadorpor


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