Aplicação de algoritmos de otimização para a melhoria do retorno do investimento em \"Glass Door Merchandiser\" de uma engarrafadora da Coca-Cola Company (2023)
- Authors:
- Autor USP: LIMA, CELINA MORAIS - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SME
- DOI: 10.11606/D.55.2023.tde-16012024-115651
- Subjects: PROGRAMAÇÃO INTEIRA E FLUXOS EM REDE; PESQUISA OPERACIONAL; MODELOS MATEMÁTICOS; OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA; RETORNO SOBRE INVESTIMENTO; EMPRESAS MULTINACIONAIS; REFRIGERANTES
- Keywords: Coca-Cola; Coca-Cola; Geladeira; Glass door merchandiser; Integer programing; Operations research; Optimization; ROI; ROI
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: Para suportar o crescimento rápido das grandes organizações e a velocidade que os negócios acontecem cada vez mais as empresas necessitam fazer uso de dados e técnicas de advanced analytics para conduzir as tomadas de decisões necessárias para garantir uma boa gestão do investimento, possibilitando aumento de receita, ou seja, aumentando o aumento do crescimento top-line que é um dos objetivos estratégicos de várias empresas de bens de consumo. Aumentar a receita da empresa, através de uma melhoria na gestão dos investimentos ainda é um dos grandes desafios para muitas empresas de bens de consumo. Em uma das engarrafadoras do sistema Coca-Cola no Brasil, um dos grandes desafios é a otimização dos investimentos, principalmente o aumento do Retorno do Investimento (ROI). Análises de viabilidade financeira isoladamente, não são mais suficientes para se solucionar os problemas complexos de diversos setores das empresas, com o intuito de melhorar o aumento da receita. Então, a ciência de dados torna-se uma grande ferramenta que auxilia na resolução de problemas reais das empresas. Análises descritivas para o diagnóstico do parque de Glass Door Merchandiser (GDM), ou seja, fazendo uma identificação de perfis de clientes e geladeiras com retorno positivo, seguindo depois com análise preditivas, a partir da criação de algoritmos supervisionados de classificação como Arvore de Decisão capazes de prever os clientes com maior potencial de terem retorno do investimento, finalizando comanálises de otimização para se identificar qual seria o maior ROI no parque de GDM, a partir do uso de modelos estatísticos e matemáticos, dentre eles, programação linear inteira, que é uma técnica que permite estabelecer a mistura ótima de diversas variáveis segundo uma função objetivo e satisfazendo um conjunto de restrições.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2023
- Data da defesa: 02.10.2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
LIMA, Celina Morais. Aplicação de algoritmos de otimização para a melhoria do retorno do investimento em \"Glass Door Merchandiser\" de uma engarrafadora da Coca-Cola Company. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-16012024-115651/. Acesso em: 01 jun. 2024. -
APA
Lima, C. M. (2023). Aplicação de algoritmos de otimização para a melhoria do retorno do investimento em \"Glass Door Merchandiser\" de uma engarrafadora da Coca-Cola Company (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-16012024-115651/ -
NLM
Lima CM. Aplicação de algoritmos de otimização para a melhoria do retorno do investimento em \"Glass Door Merchandiser\" de uma engarrafadora da Coca-Cola Company [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-16012024-115651/ -
Vancouver
Lima CM. Aplicação de algoritmos de otimização para a melhoria do retorno do investimento em \"Glass Door Merchandiser\" de uma engarrafadora da Coca-Cola Company [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-16012024-115651/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.55.2023.tde-16012024-115651 (Fonte: oaDOI API)
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