Previsão de capacidade de carga em estacas escavadas com a utilização de ensaios de cone em solos residuais

Na prática Brasileira os projetos de fundações são elaborados fi-eqüentemente com base em resultados de ensaios de SPr. Desde a década de 1960, novos ensaios de investigação de subsolo tem sido incorporados à prática geotécnica, complementando as infonnações obtidas no SPr, e fornecendo uma descrição mais detalhada das características do subsolo. Este trabalho tem como objetivo principal a análise do desempenho da metodologia corrente de previsão de capacidade de carga de estacas escavadas, a partir dos resultados de ensaios de Conepenetrometria (CPT), realizados em solos residuais. A experiência acumulada do ensaio de Cone a 1Úvel internacional é restrita a depósitos de solos sedimentares, havendo a necessidade de ampliação do banco de dados de provas de carga em solos de origem residual. Com o oQjetivo de relacionar resultados de ensaios de Cone (CPT) com o dimensionamento de estacas escavadas em solos residuais, foram utilizadas as metodologias propostas por Aoki & Velloso (1975), Bustamante & Gianeselli (1982) e Philipponnat (1986), comparando cargas de ruptura medidas e estimadas. As análises são aplicadas tanto à estimativa da resistência de atrito lateral (Pl) como da carga de ponta (PP) das estacas O banco de dados utilizado neste estudo é composto de 22 estacas escavadas com diâmetro entre 400 e 700 mm e comprimento entre 7,5 e 25,0 m, bem como 31 sondagens CPT com profundidades variando de 5,0 a 25,0 m. São utilizados resultados de Provas de carga no Estado do Rio Grande do Sul, sendo posteriormente ampliado para outros casos publicados da prática brasileira. Todas as 22 estacas escavadas analisadas foram ensaiadas através de Prova de carga do tipo SML, sendo o Método de Van der Veen (1953) utilizado como referência para obtenção da carga de ruptura. Conclui-se a partir do estudo dos casos que nenhum dos três métodos analisados, propostos por Aoki & Velloso (1975), Bustamante & Gianeselli (1982) e Philipponnat (1986), apresentou desempenho satisfatório para o conjunto de dados analisados. Em geral as cargas previstas foram superiores às cargas medidas, o que caracteriza uma condição contrária à segurança. Entre os métodos analisados, o proposto por Aoki & Velloso (1975) produziu a melhor relação entre cargas medidas com cargas estimadas, porém sugere-se a ampliação deste banco de dados previamente ao uso generalizado deste método na prática de engenharia sempre que as estimativas forem realizadas com base em resultados de ensaios CPr.

Um modelo composto para realizar previsão de demanda através da integração da combinação de previsões e do ajuste baseado na opinião

Resumo não disponível.

Metodologia para implementação de um sistema de gestão de estoques baseado em previsão de demanda

Resumo não disponível.

Previsão de vazão em tempo real no rio Uruguai com base na previsão meteorológica

A operação de reservatórios para geração de energia, ou controle de cheias é definida em função dos volumes afluentes que são resultantes das chuvas que ocorrem sobre a bacia. Devido à aleatoriedade e às próprias incertezas envolvidas na ocorrência das precipitações e vazões; a produção de energia, a segurança das barragens e o controle das cheias à montante e jusante ficam comprometidas. Para que as incertezas sejam reduzidas é necessário o aprimoramento das previsões de vazões de afluência em tempo real. A previsão em tempo real pode se realizada com base na vazão de postos de montante e jusante, na precipitação observada e, ou, na precipitação prevista. A previsão de precipitação é necessária para aumentar a antecipação da previsão e melhoria de resultados para tempos futuros além do tempo de concentração da bacia. Esta pesquisa tem como objetivo a avaliação do ganho da previsão de vazão com uso integrado de previsão de precipitação através de uso de um modelo meteorológico regional (meso-escala) com um modelo hidrológico distribuído. Os resultados do modelo meteorológico regional foram fornecidos pelo Laboratório de Planejamento Energético (LabPlan) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), onde está sendo utilizado, de forma operacio nal, o Modelo Numérico Regional ARPS (Advanced Regional Prediction System). O modelo hidrológico de transformação chuva-vazão utilizado é um modelo distribuído com discretização em módulos para grandes bacias - MGB (Modelo de Grandes Bacias). O estudo de caso foi realizado na bacia do rio Uruguai até a Usina Hidrelétrica de Machadinho, cuja área de drenagem é de, aproximadamente, 32.000 km2. Diversos cenários de previsão foram simulados. Para o período de 2001 e 2002 foi feita a análise das previsões de eventos isolados, segundo a disponibilidade de dados de previsão meteorológica. Para o período de 2003, durante 6 meses, foi feita a análise das previsões contínuas. Para este período, através de algumas estatísticas, avaliou-se o ganho hidrológico obtido, em termos de vazão prevista com utilização do modelo hidrológico chuva -vazão considerando chuva futura zero e considerando a previsão da chuva com modelo meteorológico regional. Para o período de 2001 a 2003 avaliou-se, também, a importância da rede de pluviógrafos para previsão em tempo real. Formas de atualização simples das variáveis de estado foram testadas e mostraram significativa melhora das previsões. Os resultados da previsão por eventos mostraram ganhos significativos na previsão de vazão quando a previsão de chuva foi incorporada. Já no período de previsão contínua o mesmo não foi observado, porém este período foi bastante seco com poucos eventos de cheia prejudicando a análise do uso das previsões de chuva no modelo hidrológico para previsão. A análise da importância da rede de pluviógrafos destacou a região sul da bacia como a região mais importante em termos de geração de escoamento rápido ao reservatório de Machadinho. Além disso, uma análise simplificada mostrou que uma rede de pluviógrafos distribuídos na bacia, segundo as recomendações da Organização Meteorológica Mundial (OMM), poderia reduzir em aproximadamente 25% o erro padrão nas previsões de vazão com 12 horas de antecedências em Machadinho.

Dimensionamento de equipes baseado em modelos de previsão, simulação e alocação : caso de uma empresa do setor elétrico

O bom dimensionamento de equipes contribui para o aumento do nível dos serviços prestados pelas empresas, com o menor custo possível. Uma alternativa para abordar a questão foi dimensionar as equipes de eletricistas, de uma empresa do setor elétrico, (utilizando técnicas de previsão de demanda, de simulação e de alocação) para atender de forma otimizada, a demanda variável das atividades prestadas - fornecimento de energia. Um equilíbrio entre a demanda por serviços e a capacidade de execução da empresa evitaria longas filas de espera dos clientes e servidores (eletricistas) ociosos. Cinco etapas forma cumpridas: fase exploratória, coleta de dados, previsão de demanda e simulação do processo e alocação do recurso. Na primeira houve um entendimento de como chegava o pedido do serviço na empresa até a finalização da ordem de serviço. Na coleta de dados foram levantados aproximadamente 80 tipos diferentes de atividades desenvolvidas pelos eletricistas e classificadas de acordo com a prioridade de urgência, prazos de atendimento dos serviços e afinidade de execução das tarefas. Nesta etapa ainda foram coletados os volumes de serviços gerados e tempos médios de deslocamento e execução das atividades. Na terceira etapa foi utilizado um software de previsão de demanda chamado Forecast Pro, possibilitando a escolha automática do modelo de previsão mais apropriado para a série histórica em estudo. Na quarta etapa, foi utilizado um software de simulação de processos chamado Arena. Desenvolveu-se um modelo do processo real com os respectivos dados de entrada dos serviços, tempos de deslocamento e execução e número de equipes. Na última etapa, utilizando a ferramenta Solver do Excel otimizou-se o número de equipes. Um dos resultados da ação foi obter vários cenários com a variação do número de equipes e seus respectivos tempos médios de atendimento, sem causar nenhum dano para a empresa, podendo assim ser analisado qual o melhor cenário para ser implementado na companhia, minimizando o problema.

Previsão de receitas tributárias : o caso do ICMS no estado do Paraná

Esta dissertação apresenta um estudo sobre a aplicação de técnicas de previsão na arrecadação tributária. Buscou-se a aplicação das principais técnicas quantitativas de previsão a uma série temporal de arrecadação de ICMS – Imposto sobre operações relativas à circulação de mercadorias e sobre prestações de serviços de transporte interestadual, intermunicipal e de comunicação. Além disto, procurou-se estimular a discussão sobre a utilização de técnicas de previsão qualitativas como forma de melhorar a acurácia dos resultados obtidos com os modelos estatísticos de previsão. O método de trabalho proposto apresenta uma seqüência estruturada de passos para a realização da previsão de receitas tributárias. Baseado neste método de trabalho e no referencial teórico, realizou-se um estudo de caso a partir dos dados de arrecadação de ICMS no Estado do Paraná. Os modelos de previsão foram testados com séries de mais de 50 observações – consideradas mais adequadas para utilização da maioria dos modelos estatísticos – e com séries mais curtas, visando comparar o grau de acurácia de cada modelo.

Previsão de demanda de energia elétrica por meio de redes neurais artificiais

Este estudo propõe um método alternativo para a previsão de demanda de energia elétrica, através do desenvolvimento de um modelo de estimação baseado em redes neurais artificiais. Tal método ainda é pouco usado na estimativa de demanda de energia elétrica, mas tem se mostrado promissor na resolução de problemas que envolvem sistemas de potência. Aqui são destacados os principais fatores que devem pautar a modelagem de um sistema baseada em redes neurais artificiais, que são: seleção das variáveis de entrada; quantidade de variáveis; arquitetura da rede; treinamento; previsão da saída. O modelo ora apresentado foi desenvolvido a partir de uma amostra de 125 municípios do Estado do Rio Grande do Sul (Brasil), nos anos de 1999 a 2002. Como variáveis de entrada, foram selecionados a temperatura ambiente (média e desvio-padrão anual), a umidade relativa do ar (média e desvio-padrão anual), o PIB anual e a população anual de cada município incluído na amostra. Para validar a proposta apresentada, são mostrados resultados baseados nas simulações com o modelo proposto.

Métodos para previsão de demanda de veículos novos : estudo de caso em uma concessionária de automóveis

A identificação antecipada do comportamento da demanda de veículos novos na extremidade da rede de distribuição é imprescindível para implementação de um sistema de produção puxada pela demanda. Previsões confiáveis, obtidas nas concessionárias, conferem aos fabricantes maior sensibilidade diante das peculariedades locais da demanda e reduzem as incertezas da produção em larga escala. A obtenção de previsões consistentes requer, porém, o emprego de métodos formais. Os profissionais responsáveis pela elaboração de previsões nas concessionárias desconhecem, em grande parte, os métodos de forecasting abordados na literatura. Essa dissertação visa o desenvolvimento de um sistema formal para elaboração de previsões de demanda de veículos novos em concessionárias. Em estudo de caso, conduzido em uma concessionária da marca Volkswagen, modelos estatísticos de Box-Jenkins e de suavização exponencial são aplicados para gerar previsões quantitativas das vendas de veículos novos. Previsões qualitativas, correspondentes ao julgamento de especialistas no segmento, são formalizadas através do método Delphi. Finalmente, as previsões quantitativas e qualitativas são combinadas matematicamente e comparadas. Tal comparação demonstra que as vantagens inerentes a cada método podem ser absorvidas para proporcionar previsões mais acuradas.

Pythonissa: uma linguagem visual para elaboração da previsão do tempo

Uma das maiores dificuldades encontradas pelos técnicos envolvidos na elaboração da previsão do tempo é a falta de integração entre o software de visualização usado por eles e os programas usados para escrever os boletins. Os previsores necessitam de um meio rápido e fácil de gerar previsões com outras formas de apresentação, além do formato de texto em que ela normalmente é produzida. A partir do estudo dessas dificuldades, formulou-se a hipótese de que seria benéfico criar uma linguagem visual para a criação da previsão do tempo, que permitisse gerar tanto o texto de um boletim meteorológico quanto as imagens correspondentes. Este trabalho descreve a especificação dessa linguagem, à qual se deu o nome de Pythonissa. Ela foi definida usando o formalismo de grafos e se constitui de um modelo da estrutura de um boletim de previsão do tempo. Em Pythonissa, cada região geográfica para a qual é feita a previsão é representada por um vértice em um grafo. Os fenômenos presentes na região também são representados por vértices, de outros tipos, ligados à região por arestas que denotam sua presença. Cada tipo de vértice e aresta tem mapeamentos para representações gráficas e para elementos de controle em uma interface com o usuário. A partir da linguagem, foi implementado um protótipo preliminar, no qual é possível criar um boletim de por meio de uma interface visual e gerar o texto e a imagem correspondentes. Foi dado início, também, à construção de um framework para integração da linguagem a um ambiente de visualização de dados, de modo a produzir uma aplicação utilizável em um ambiente de trabalho real. Para isto foram usados o software de visualização Vis5D e a linguagem de scripts Python. A este framework, se deu o nome de Py5D.

Metodologia para seleção de métodos de previsão de demanda

A formulação de planejamentos e o direcionamento estratégico das empresas dependem da identificação e a previsão correta das mudanças emergentes no ambiente de negócios, o que torna a previsão de demanda um elemento chave na tomada de decisão gerencial. Um dos maiores problemas associados com o uso de previsões de demanda no apoio à tomada de decisões é a escolha do método de previsão a ser implementado. Organizações com necessidades e características distintas em relação aos seus produtos e serviços atuam em diferentes cenários de mercado. Diferentes cenários necessitam de diferentes métodos de previsão, de forma a refletir mudanças na estrutura do mercado (como entrada de novos produtos, novos competidores e/ou mudanças no comportamento dos consumidores). Assim, uma metodologia que direcione diferentes métodos de previsão de demanda para as situações em que são mais eficientes pode auxiliar o processo preditivo e de tomada de decisões das organizações, minimizando erros de planejamentos estratégico, tático e operacional. Esta dissertação apresenta uma metodologia de seleção de métodos de previsão de demanda mais apropriados para diferentes situações. Métodos de integração de métodos qualitativos e quantitativos de previsão melhoram a acurácia nos processo preditivos e também são abordados na metodologia de seleção de métodos de previsão. A metodologia proposta é ilustrada através de dois estudos de caso. No primeiro estudo investigou-se o caso de um produto com demanda regular. No segundo estudo, detalhou-se o processo de previsão para um cenário de lançamento de um novo produto.

Subsídios à previsão de safra da soja no Rio Grande do Sul usando técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto

Informações sobre as condições de crescimento e expectativa de produção de culturas são importantes para a economia brasileira, visto que permitem um planejamento adequado da economia agrícola, contornando problemas de escassez e administrando com vantagens o excesso de produtos. Neste contexto, as tecnologias de sensoriamento remoto e geoprocessamento permitem a obtenção de informações precisas, em tempo hábil e com baixo custo. O presente trabalho teve como principal objetivo gerar subsídios para o aprimoramento do sistema atual de acompanhamento e previsão da safra de soja no Brasil, incorporando técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento. Como objetivos específicos, buscou-se avaliar a acurácia da classificação digital de imagens LANDSAT para estimativa da área cultivada com soja e verificar a influência de aspectos regionais, tais como condições climáticas, de ocupação e de manejo, sobre a evolução temporal do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), obtidos de imagens NOAA, visando o monitoramento da cultura da soja em projetos de previsão de safras. A estimativa de área cultivada com soja foi realizada através da classificação digital não supervisionada. Como verdade terrestre foram selecionadas 24 lavouras de soja, individualizadas na imagem com diferentes tamanhos e de diferentes regiões de uso e cobertura do solo, as quais foram quantificadas usando GPS de precisão topográfica. A verificação da acurácia da estimativa foi feita através de análise de regressão linear, sendo testada a significância do coeficiente de determinação. O monitoramento da cultura da soja foi realizada usando imagens decendiais de máximo NDVI. Nestas imagens, foram selecionadas 18 janelas amostrais, sendo extraídos os valores de NDVI e expressos na forma de perfis espectrais. Os resultados mostraram que a estimativa de área das lavouras cultivadas com soja, obtida através do processo de classificação digital não supervisionada em imagens LANDSAT, foi acurada e precisa para pequenas, médias e grandes lavouras, mostrando-se ser uma técnica eficiente para ser utilizada em projetos de previsão de safras de soja na região estudada. A evolução temporal do NDVI, obtida de imagens NOAA, apresentou sensibilidade quanto às diferenças de uso e cobertura do solo, demonstrando que as escalas espacial e temporal das imagens NOAA são adequadas para o acompanhamento em nível regional da evolução temporal da biomassa. Existe, ainda, potencial de uso de imagens NDVI para inferir sobre a área cultivada com soja em projetos de previsão de safras em escalas regionais, desde que a cultura seja predominante no pixel.

Inflação interna da empresa

Este estudo analisa a necessidade de se calcular a Inflação Específica de uma empresa, partindo da premissa de que o mercado não divulga índices adequados para que uma empresa possa analisar o efeito das variações dos preços na sua estrutura de custos. Todos os índices publicados ou medem a inflação para o consumidor ou medem os preços de atacado, refletindo a média nacional ou a de regiões metropolitanas. Assim, conhecer a inflação específica de uma empresa, comparando-a com os índices nacionais, regionais e setoriais, é uma informação relevante que irá auxiliar os administradores a avaliar a política de preços de seus fornecedores de bens e serviços e a entender melhor o efeito das políticas governamentais na sua estrutura de custos. Este trabalho se propõe a analisar o que existe sobre esse assunto e oferecer um manual de procedimentos operacionais para que as empresas possam calcular seu Índice Interno de Preços.

Um guia de política monetária no Brasil durante o regime de metas de inflação

O objetivo deste trabalho é abordar os principais mecanismos utilizados pelo Banco Central do Brasil (BCB) no processo de decisão acerca da condução da política monetária no período durante o regime de metas de inflação. O BCB analisa e reavalia seus modelos econométricos, que buscam captar inter-relações dos principais agregados da economia brasileira, em conjunto com informações externas aos modelos e julgamentos subjetivos de integrantes do conselho. Portanto, inicialmente será discutida a conjuntura histórica que levou o país a adotar o regime de metas de inflação, assim como sua aplicabilidade. Na segunda parte, são feitas as estimações das equações IS e Phillips que mostram que a taxa de juros afeta o hiato do produto com defasagem de um trimestre e que o produto se correlaciona positivamente com a inflação com defasagem de mais um trimestre. Num terceiro momento, são feitas estimações de uma função de reação do BCB, sugerindo que a instituição leva em consideração o desvio da expectativa de inflação do mercado com relação a meta, o comportamento do hiato do produto e a trajetória dos preços livres em seu processo de decisão.

Taxas de câmbio e inflação no Brasil : um estudo econométrico

Este trabalho busca analisar a relação entre as taxas de câmbio e a inflação no Brasil, tanto entre médias quanto entre volatilidades, fazendo uso de instrumentais econométricos mais sofisticados que aqueles até então aplicados na literatura existente. No que se refere à relação entre médias, ou a estimação do pass-through da taxa de câmbio para a inflação, analisou-se a relação entre tais variáveis no período compreendido entre 1980 e 2002, considerando dois índices de preços ao consumidor (IPCA e IGP-DI) e um índice de preços ao produtor (IPA-DI). A abordagem teórica partiu do modelo de FEENSTRA e KENDAL (1997), com algumas adaptações para a economia brasileira. Os testes empíricos foram realizados aplicando o Filtro de Kalman, após a demonstração de que este gera melhores resultados que as estimações por OLS tradicionalmente usadas. Os resultados mostram que o ambiente inflacionário e o regime cambial percebido pelos agentes afetam o grau de pass-through do câmbio para os preços ao consumidor. Observou-se uma redução no pass-through após a implementação do Real para os índices de preço ao consumidor (IPCA) ou com um componente de preços ao consumidor incorporado (IGP-DI) e uma redução ainda mais intensa após a adoção do regime de taxas de câmbio flutuantes em 1999. Já no que se refere à relação entre volatilidades, aplicou-se um modelo GARCH bivariado, trabalhando-se diretamente com os efeitos das volatilidades condicionais, aspecto ainda não abordado na literatura existente Foi encontrada uma relação semi-côncava entre as variâncias da taxa de câmbio e da inflação, diferente do estimado para séries financeiras e em linha com intuições sugeridas em outros estudos. Esta aplicação inova ao (i) estabelecer uma relação entre volatilidades da taxa de câmbio e da inflação, (ii) aplicar um modelo GARCH multivariado, usando variâncias condicionais para analisar a relação entre aquelas volatilidades e (iii) mostrar que os testes tradicionais realizados com séries de volatilidade construídas exogenamente são sensíveis ao critério escolhido para a construção de tais séries, ocultando características relevantes daquela relação. PALAVRAS-CHAVE: Taxas de câmbio, inflação, pass-through, volatilidade, Filtro de Kalman, GARCH

Os determinantes da inflação em Moçambique : um estudo econométrico (1994-2004)

A inflação em Moçambique medida por variações no Índice de Preços ao Consumidor aumentou fortemente entre 1989 a 1995, mas a partir de 1996 teve a sua tendência crescente fortemente reduzida. Este trabalho analisa os fatores determinantes da inflação em Moçambique no período 1994-2004. Para este propósito, o trabalho inicia a sua investigação apresentando um resumo da política econômica (monetária, fiscal e cambial) adotada no país no respectivo período, a história da inflação moçambicana e a sua evolução ao longo do tempo, importantes fatores conjunturais para o entendimento do processo inflacionário a ser analisado. Seguidamente, é realizado um exercício econométrico que procura explicar o comportamento da inflação sob três formas distintas. A primeira forma estima a inflação utilizando um modelo univariado decomposto em componentes não observados: tendência, sazonalidade e irregularidade. A segunda forma estima a inflação utilizando um modelo autoregressivo de médiamóvel e a terceira e última forma utiliza um modelo multivariado para estimar a inflação no país. Os resultados obtidos neste estudo sugerem que a inflação em Moçambique foi determinada conjuntamente por fatores internos e externos. Entre os fatores internos determinantes da inflação destacam-se as dificuldades de controle monetário, depreciação do metical em relação ao rand e ao dólar norte-americano e oscilações na produção agrícola nacional provocadas por alterações nas condições climáticas do país. Também foi encontrada evidência da existência de fatores determinísticos sazonais e um nível de persistência na inflação moçambicana. Nos fatores externos destacam-se principalmente a exportação da inflação sul-africana para Moçambique, a evolução do rand no mercado cambial sul-africano e a evolução do preço do petróleo no mercado internacional.