Um sistema de informação – a solução?

Pequenas empresas reconhecem a necessidade de sistematizar os seus procedimentos, por forma, a alcançarem sucesso nas suas propostas de negócio. Esta padronização pressupõe uma avaliação do enquadramento social e de mercado existente e dos valores, missão e objetivos das próprias empresas. As constantes inovações na área tecnológica e as mudanças sociais, refletem-se no desenvolvimento e estratégia a seguir pelas organizações, que se desdobram num ambiente muito competitivo e dinâmico, o que lhes exige uma atenção constante e ponderada. Ao analisarmos uma micro empresa portuguesa, que desenvolve a sua atividade na área da gestão e promoção de imóveis para arrendamento de curta duração, verificamos a existência de lacunas ao nível do seu modelo de gestão operacional. A escassez de meios financeiros e humanos, e o fraco conhecimento das práticas de gestão organizacional e estratégica, são fatores limitadores para o bom desempenho da empresa, podendo colocar em causa a sua viabilidade a curto prazo. Esta constatação foi o ponto de partida para a realização deste projeto que, após as diversas leituras efetuadas, o levantamento dos processos existentes, a análise e ponderação das diversas soluções possíveis a aplicar, terminou na proposta de um Sistema de Informação - opção que nos pareceu ser a mais adequada. Esta proposta foi aprovada pela gestão da empresa e o Sistema de Informação irá ser implementado. O presente trabalho teve como objetivo ajudar esta organização a melhorar o seu desempenho. Para atingir estes objetivos foi necessário elencar os pontos fortes e fracos desta empresa, de forma a ser possível agregar num documento, as necessidades que a mesma demonstrava, para colmatar as falhas existentes e que poderiam ser, num futuro próximo, motivo de desagregação da mesma. A metodologia adotada seguiu uma estratégia de investigação descritiva, utilizando o método de investigação-ação. A recolha de dados baseou-se em entrevistas à equipa de gestão e colaboradores da empresa, em documentação levantada na mesma relativa aos processos de gestão e informação institucional, cujos conteúdos foram analisados numa perspetiva qualitativa.

Reengenharia do processo de reclamações das lojas

Num contexto global de incerteza, as cadeias de abastecimento mais ágeis e os clientes com mais exigências manifestam uma constante preocupação com a melhoria contínua da eficiência das operações logísticas. O presente projeto foi desenvolvido na empresa Sonae Modelo Continente Hipermercados, S.A, uma das duas principais empresas do retalho da grande distribuição alimentar em Portugal. Sendo a logística um fator chave de sucesso, uma das atividades críticas de uma empresa, é identificada a oportunidade de melhoria operacional do processo de negócio, a partir das reclamações dos clientes internos. O tratamento destas reclamações, incidências, é de grande complexidade e responsabilidade para a área do Logistics Customer Service. O projeto desenvolvido, a ‘Reengenharia do processo de reclamações das Lojas’, surgiu da necessidade de criar um modelo e processo de negócio de melhoria contínua, que solucione falhas operacionais com implicação na Logística, Supply Chain e em outras áreas da empresa. A procura dessa melhoria é o objetivo deste trabalho. Pretende-se, com a proposta aqui apresentada, a interligação e automatização da cadeia abastecimento, para superar as ocorrências operacionais, elevar a qualidade do serviço, aumentar a capacidade do processo e incorporar uma monitorização das atividades de input (Lojas) e output (Entrepostos), para futura rastreabilidade das operações, através da integração da cadeia de abastecimento, para a satisfação do cliente interno. Para a elaboração do novo modelo de processo foi seguida a orientação da reengenharia de processos de negócio, nas suas linhas orientadoras: identificação do modelo de processo atual e das suas necessidades; definição dos objetivos norteadores do projeto a apresentar; redesenhar novo modelo de processo de negócio, de modo a dar resposta às necessidades detetadas nos clientes internos.

A data-mining-based methodology for transmission expansion planning

In recent decades, all over the world, competition in the electric power sector has deeply changed the way this sector’s agents play their roles. In most countries, electric process deregulation was conducted in stages, beginning with the clients of higher voltage levels and with larger electricity consumption, and later extended to all electrical consumers. The sector liberalization and the operation of competitive electricity markets were expected to lower prices and improve quality of service, leading to greater consumer satisfaction. Transmission and distribution remain noncompetitive business areas, due to the large infrastructure investments required. However, the industry has yet to clearly establish the best business model for transmission in a competitive environment. After generation, the electricity needs to be delivered to the electrical system nodes where demand requires it, taking into consideration transmission constraints and electrical losses. If the amount of power flowing through a certain line is close to or surpasses the safety limits, then cheap but distant generation might have to be replaced by more expensive closer generation to reduce the exceeded power flows. In a congested area, the optimal price of electricity rises to the marginal cost of the local generation or to the level needed to ration demand to the amount of available electricity. Even without congestion, some power will be lost in the transmission system through heat dissipation, so prices reflect that it is more expensive to supply electricity at the far end of a heavily loaded line than close to an electric power generation. Locational marginal pricing (LMP), resulting from bidding competition, represents electrical and economical values at nodes or in areas that may provide economical indicator signals to the market agents. This article proposes a data-mining-based methodology that helps characterize zonal prices in real power transmission networks. To test our methodology, we used an LMP database from the California Independent System Operator for 2009 to identify economical zones. (CAISO is a nonprofit public benefit corporation charged with operating the majority of California’s high-voltage wholesale power grid.) To group the buses into typical classes that represent a set of buses with the approximate LMP value, we used two-step and k-means clustering algorithms. By analyzing the various LMP components, our goal was to extract knowledge to support the ISO in investment and network-expansion planning.