Transformaciones productivas de la ganadería vacuna a patir de la expansión agrícola : su impacto en la demanda de mano de obra y la explotación familiar

En la llanura pampeana, los últimos años han estado marcados por una constante expansión de la producción, asociada a la difusión de una agricultura de alto rendimiento. La actividad ganadera ha sido relocalizada y relegada a los peores terrenos en función de liberar tierras a la producción de granos. No obstante, resiste, manteniendo los niveles de stock a partir de rediseñar procesos e intensificar algunas etapas productivas. El presente trabajo analiza y evalúa las variaciones en la ganadería vacuna pampeana, a partir de las transformaciones en la agricultura y su impacto en la ocupación de mano de obra y el empleo rural. El estudio se realizó en el partido de Azul, Argentina, representativo de áreas mixtas pampeanas. La metodología empleada contempló una triangulación metodológica mediante la conjunción de análisis de datos de fuentes secundarias, básicamente cuantitativos, con instancias cualitativas, tales como entrevistas a informantes calificados y estudios de caso. Se verificó un proceso de intensificación productiva que si bien ha permitido sostener la actividad en menos superficie, no ha expandido el empleo y en términos cualitativos ha aumentado la presión sobre los trabajadores ya existentes. La mano de obra requerida es permanente en relación a la naturaleza de la actividad, pero no demanda nuevas capacidades y resulta más simple en términos de manejo de procesos. Los engordes concentrados, si bien plantean cierta temporalidad en la cantidad de animales terminados durante el año, prefieren personal permanente con flexibilidad y capacidad de rotación en las labores, antes que transitorios. En relación a las formas familiares, los que persisten, también han transformado sus sistemas productivos, demostrando su capacidad de adaptación. Han diseñado sistemas estables y con buena rentabilidad, pero sin lograr expandir la base laboral, ya sea de origen familiar o asalariada.

Calibração e validação do modelo espectral de previsão da agitação marítima SWAN em zonas costeiras

Dissertação mest., Oceanografia, Universidade do Algarve, 2009

Sistema de informação para os Indicadores de Monitorização e Previsão da Actividade Turística (IMPACTUR) como experiência para Portugal

Tendo por objectivo apresentar o desenvolvimento de um sistema de informação associado a um caso concreto do sector económico - turismo, o presente artigo resulta do desenvolvimento metodológico de uma componente do projecto de investigação científica denominado IMPACTUR - Indicadores de Monitorização e Previsão da Actividade Turística, sendo este beneficiário da parceria estabelecida entre a Direcção-Geral do Turismo de Portugal e a Universidade do Algarve / Centro Internacional de Investigação em Território e Turismo, aos quais os autores agradecem o apoio concedido. Os SI aplicados ao turismo permitem a criação de ferramentas que possibilitam aos decisores adquirir aquela pequena vantagem essencial para serem os melhores. O sistema de informação IMPACTUR é uma dessas ferramentas, inovadora no panorama português e internacional, a qual disponibiliza informação estatística on-line sobre turismo, em formato electrónico, através de um Web Site acessível a todos os profissionais e investigadores do turismo.

Previsão de falência na restauração

Esta dissertação utiliza a metodologia Data Envelopment Analysis (DEA) no contexto da previsão de falência empresarial dentro do setor da restauração em Portugal. Em particular, utiliza-se uma amostra total de 222 empresas deste ramo de atividade, das quais 33 entram em situação de falência entre 2010 e 2011. A utilização do DEA no nosso contexto de investigação permite classificar corretamente um terço das empresas que acabaram por falir no nosso período amostral. Por outro lado, a mesma metodologia permite identificar corretamente 93,3% das empresas não falidas da amostra e concluir ainda que a diferença entre os rácios destes dois grupos de empresas aumentava à medida que o ano de falência se aproximava, algo que demonstra a utilidade prática da aplicação do DEA na previsão de falência no setor da restauração nacional.

Abordagem à previsão do preço de energia elétrica via métodos de suavização exponencial

Dissertação para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Energia

Previsão de desempenho para redes móveis LTE e UMTS baseadas em redes GSM co-localizadas

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrónica e Telecomunicações

Previsão de curto prazo do consumo de energia elétrica

Dissertação para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica - Ramo de Energia

Sistema avançado de previsão de vendas para as lojas Pingo Doce do grupo Jerónimo Martins

Dissertação apresentada ao Instituto Politécnico do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Logística Orientada por: Professora Doutora Patrícia Alexandra Gregório Ramos

Classificação e previsão de cardiotocogramas usando algoritmos baseados em redes neuronais

Mestrado em Computação e Instrumentação Médica

Previsão de diagramas de carga via Holt-Winters com três sazonalidades

Dissertação para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Energia

Modelação e previsão de vendas no setor do retalho de calçado

Dissertação apresentada ao Instituto Politécnico do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Logística Orientada por: Professora Doutora Patrícia Alexandra Gregório Ramos

Gestão da cadeia de abastecimento de bens de consumo baseada em modelos de previsão lineares

Dissertação apresentada ao Instituto Politécnico do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Logística

Previsão de avarias em transformadores de potência através da análise de ensaios físico-químicos

Os Transformadores de potência são máquinas de elevada importância ao nível dos Sistemas Elétricos de Energia (SEE) uma vez que são estas máquinas que possibilitam a interligação dos diferentes níveis de tensão da rede e a transmissão de energia elétrica em Corrente Alternada (CA). Geralmente, estas máquinas são de grandes dimensões e de elevado nível de complexidade construtiva. Caracterizam-se por possuírem períodos de vida útil bastante elevados (vinte a trinta anos) e preços elevados, o que conduz a um nível de exigência de fiabilidade muito elevada, uma vez que não e viável a existência de muitos equipamentos de reserva nos SEE. Com o objetivo de tentar maximizar o período de vida útil dos transformadores de potência e a sua fiabilidade, tenta-se, cada vez mais, implementar conceitos de manutenção preventiva a este tipo de máquinas. No entanto, a gestão da sua vida útil e extremamente complexa na medida em que, estas máquinas têm vários componentes cruciais e suscetiveis de originar falhas e, quase todos eles, encontram-se no interior de uma cuba. Desta forma, não e possível obter uma imagem do seu estado, em tempo real, sem colocar o transformador fora de serviço, algo que acarreta custos elevados. Por este motivo, desenvolveu-se uma técnica que permite obter uma indicação do estado do transformador, em tempo real, sem o retirar de serviço, colhendo amostras do óleo isolante e procedendo a sua análise físico-química e Analise Gases Dissolvidos (DGA). As análises aos óleos isolantes tem vindo a adquirir uma preponderância muito elevada no diagnóstico de falhas e na analise do estado de conservação destes equipamentos tendo-se desenvolvido regras para interpretação dos parâmetros dos óleos com carácter normativo. Considerando o conhecimento relativo a interpretação dos ensaios físico-químicos e DGA ao oleol, e possível desenvolver ferramentas capazes de otimizar essas mesmas interpretações e aplicar esse conhecimento no sentido de prever a sua evolução, assim como o surgimento de possíveis falhas em transformadores, para assim otimizar os processos de manutenção. Neste campo as Redes Neuronais Artificiais (RNAs) têm um papel fundamental

Deteção e previsão de falhas em equipamentos de produção industrial

As empresas nacionais deparam-se com a necessidade de responder ao mercado com uma grande variedade de produtos, pequenas séries e prazos de entrega reduzidos. A competitividade das empresas num mercado global depende assim da sua eficiência, da sua flexibilidade, da qualidade dos seus produtos e de custos reduzidos. Para se atingirem estes objetivos é necessário desenvolverem-se estratégias e planos de ação que envolvem os equipamentos produtivos, incluindo: a criação de novos equipamentos complexos e mais fiáveis, alteração dos equipamentos existentes modernizando-os de forma a responderem às necessidades atuais e a aumentar a sua disponibilidade e produtividade; e implementação de políticas de manutenção mais assertiva e focada no objetivo de “zero avarias”, como é o caso da manutenção preditiva. Neste contexto, o objetivo principal deste trabalho consiste na previsão do instante temporal ótimo da manutenção de um equipamento industrial – um refinador da fábrica de Mangualde da empresa Sonae Industria, que se encontra em funcionamento contínuo 24 horas por dia, 365 dias por ano. Para o efeito são utilizadas medidas de sensores que monitorizam continuamente o estado do refinador. A principal operação de manutenção deste equipamento é a substituição de dois discos metálicos do seu principal componente – o desfibrador. Consequentemente, o sensor do refinador analisado com maior detalhe é o sensor que mede a distância entre os dois discos do desfibrador. Os modelos ARIMA consistem numa abordagem estatística avançada para previsão de séries temporais. Baseados na descrição da autocorrelação dos dados, estes modelos descrevem uma série temporal como função dos seus valores passados. Neste trabalho, a metodologia ARIMA é utilizada para determinar um modelo que efetua uma previsão dos valores futuros do sensor que mede a distância entre os dois discos do desfibrador, determinando-se assim o momento ótimo da sua substituição e evitando paragens forçadas de produção por ocorrência de uma falha por desgaste dos discos. Os resultados obtidos neste trabalho constituem uma contribuição científica importante para a área da manutenção preditiva e deteção de falhas em equipamentos industriais.

Modelo de previsão de insolvências

O atual, e já contínuo, clima de instabilidade e crise financeira, assola diversos países. Fruto de todo este clima, também de insegurança e vulnerabilidade assistimos à insolvência de inúmeras empresas. Em 2014, 9.2291 empresas portuguesas encontram-se em processos de insolvência ou recuperação. Ao longo dos anos foram criados modelos de previsão de insolvências, entre eles, o mais importante, Z-Score de Edward Altman, que consistem na utilização de rácios financeiros para uma análise multivariada. Estes modelos revelaram-se uma importante ferramenta na análise do desempenho de uma empresa e no apoio à decisão do risco de crédito. Neste sentido, o papel da Auditoria é também fundamental, com o objetivo de credibilizar as demonstrações financeiras, pois o nosso estudo assenta na criação de um modelo para prever a insolvência através da dimensão económico-financeira, e, por consequência, as demonstrações financeiras são a base da nossa análise. O presente estudo pretende analisar o setor do calçado e identificar quais os rácios económicofinanceiros relevantes e a significância da variável Certificação Legal de Contas para a previsão de insolvência em empresas deste ramo, através de uma investigação qualitativa, de caráter exploratório e de técnica de análise de conteúdo. Selecionamos 60 empresas do setor, em que 33 são empresas solventes e 27 em estado de insolvência/ dissolução/ falência/ liquidação. As Demonstrações Financeiras das empresas solventes consideram como último ano, 2014. De seguida selecionamos 31 rácios, incluindo as variáveis Certificação Legal de Contas e a Solvência ou não da empresa em questão. Com base nestes dados, construiremos o modelo de previsão, através da ferramenta SPSS e responderemos às hipóteses formuladas.