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dc.contributor.authorVALADARES, LUCIANO
dc.date.accessioned2021-09-03T18:14:18Z
dc.date.available2021-09-03T18:14:18Z
dc.date.issued2017-12-15
dc.identifier.otherDissertação de mestrado
dc.identifier.urihttps://repositorio.ivc.br/handle/123456789/941
dc.description.abstractA necessidade de cada vez mais diminuir custos, obriga as empresas a buscarem cada vez mais a otimização de seus recursos e a usar o máximo da capacidade dos mesmos. O transporte nesse caso é um dos entraves na questão dos custos, pois sendo bem-feito ajuda a reduzir o custo, mas se usado de maneira errada pode inviabilizar negócios. Prever a disponibilidade de ativos para realizar tal transporte nesse contexto é imprescindível. Muitos modelos de previsão são facilmente encontrados nas literaturas sobre previsões, mas é impossível que elas se adaptem a todas as situações de todas as empresas, forçando assim que cada uma acabe criando novas previsões, seja através de combinações de equações conhecidas ou mesmo com novos elementos dependendo do seguimento do negócio ao qual opera. Assim, o presente estudo busca identificar um modelo de previsão de curto prazo de disponibilidade de locomotivas para transporte de cargas para tomada de decisões operacionais, através da pesquisa do tempo de transito nas atividades de transporte que envolvem as locomotivas da Estrada de Ferro Vitória à Minas. A Estrada de Ferro Vitória à Minas, é a ferrovia mais eficiente do Brasil segundo a empresa que a opera. O modelo apresentado leva em conta a estatística como base para as previsões de locomotivas para transporte. A conclusão que se busca é saber se é possível ou não, que uma equação satisfaça de maneira assertiva, uma previsão de disponibilidade de locomotivas no curto prazo para a tomada de decisão na operação ferroviária.pt_BR
dc.subjectPrevisão de Disponibilidade de Locomotivas – Modelos Matemáticos – Tomada de Decisão Operacionalpt_BR
dc.titlePREVISÃO DE CURTO PRAZO DE DISPONIBILIDADE DE LOCOMOTIVAS COMO INSTRUMENTO PARA TOMADA DE DECISÃO NA OPERAÇÃO FERROVIÁRIApt_BR


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