Mestrado em Engenharia de Dados e Computação COPPE/UFRJ
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Mestrado em Engenharia de Dados e Computação Título: Processos de Aquisição mais Inteligentes pela Análise e Avaliação de Padrões de Consumo Área de Trabalho: Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados em apoio às ações logísticas Orientador: Prof. Alexandre Bento Assis, D.Sc. Sinopse: Para dar início ou manter diversas de suas atividades, a Administração Pública precisa de inúmeros tipos de insumos, como alimentos e material de escritório, comprados do setor privado através de processos conhecidos como Compras Governamentais, as quais podem tomar diversas formas legais permitidos pela Lei 8666/93, também conhecida como lei de licitações. Além dos recursos financeiros não serem infinitos, forçando a Administração a estabelecer um critério de priorização, o tempo pode ser um inimigo poderoso, podendo, inclusive, inviabilizar a normalização de um estoque de uma emergência de um hospital. Assim, qualquer alternativa que pretenda amenizar a influência do tempo numa licitação, é bem vinda. Esta dissertaçãopretende apresentar um caminho diferente, propondo a busca de padrões que possam representar o comportamento de consumode itens de fardamento, de uma organização em particular, conduzindo a elaboração da previsão de demandabaseada em padrões e, assim, possibilitar a redução do número de licitações necessárias.Este trabalho envolve a área de Descoberta de Conhecimento (KDD, em inglês) para melhorar o gerenciamento de suprimentos logísticos, através da introdução da Mineração de Padrões Sequenciais, investigando os padrões na linha do tempo. |
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