| Summary: | Durante 2020 e 2021, vários setores foram fortemente impactados pela pandemia, incluindo a indústria aeronáutica. Surge então a necessidade de reforçar toda a estrutura de empresas que contribuem para o bom funcionamento dos aeroportos. Nomeadamente a otimização de processos da cadeia de abastecimento nas empresas fornecedoras dos aeroportos. A gestão de stocks do fornecimento de catering do aeroporto de Lisboa não é exceção. Atualmente são reportados elevados valores de rotura de stock, devido à gestão manual existente. Este trabalho tem como objetivo modelar o comportamento da procura através do número de passageiros do aeroporto, para construir políticas de gestão de armazéns. Surge assim a oportunidade de estudar o comportamento da procura de material e averiguar se este é afetado pelo tráfego aéreo. Para alcançar os objetivos, recorreu-se à análise de séries temporais e a métodos de previsão através de modelos de regressão, uma aplicação de machine learning. Tendo como ponto de partida as séries temporais, é encontrada uma relação entre duas variáveis ao longo do tempo, o fluxo de passageiros no aeroporto e a procura de matéria prima. São propostos vários modelos de regressão, incluindo o modelo de regressão linear por troços, para prever a procura, tendo como variável explicativa o número de passageiros do aeroporto de Lisboa. Através desta previsão, estudaram-se duas políticas de gestão de stocks. Para tal, foram estimados os custos associados à cadeia de abastecimento. A primeira política é um modelo determinístico, onde a procura é assumida como constante. A segunda tem em conta a variabilidade da procura e a aplicação do algoritmo de Hadley- Whitin. Os resultados mostram como a procura de material está fortemente relacionada com o número de passageiros do aeroporto de Lisboa. Esta relação é descrita no modelo de regressão linear por troços. A construção de uma política de gestão de stocks que considera a variabilidade da procura e admite um stock de segurança considerável descreve uma solução adequada para a resolução do problema.
|
|---|