Política de Gestão de Estoques utilizando aprendizado por Reforço e Simulação Híbrida em uma farmácia hospitalar Itajubá.

Submitted by repositorio repositorio (repositorio@unifei.edu.br) on 2017-11-16T11:46:52Z No. of bitstreams: 1 tese_sena_2017.pdf: 5946181 bytes, checksum: d653e92deb56df6497caaf935d48ac47 (MD5) === Made available in DSpace on 2017-11-16T11:46:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_sena_2017.pdf: 59461...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: SENA, David Custódio de
Language:Portuguese
Published: 2017
Online Access:http://repositorio.unifei.edu.br/xmlui/handle/123456789/1008
id ndltd-IBICT-oai-almateia.unifei.edu.br-123456789-1008
record_format oai_dc
spelling ndltd-IBICT-oai-almateia.unifei.edu.br-123456789-10082019-01-22T03:52:25Z Política de Gestão de Estoques utilizando aprendizado por Reforço e Simulação Híbrida em uma farmácia hospitalar Itajubá. SENA, David Custódio de Submitted by repositorio repositorio (repositorio@unifei.edu.br) on 2017-11-16T11:46:52Z No. of bitstreams: 1 tese_sena_2017.pdf: 5946181 bytes, checksum: d653e92deb56df6497caaf935d48ac47 (MD5) Made available in DSpace on 2017-11-16T11:46:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_sena_2017.pdf: 5946181 bytes, checksum: d653e92deb56df6497caaf935d48ac47 (MD5) Previous issue date: 2017 A gestão de estoques é relacionada a um tipo de tomada de decisão que afeta diretamente o funcionamento das organizações, pois a sua atuação tem efeitos diretos nos resultados. Em se tratando de hospitais, a gestão de estoques de medicamentos é realizada pela farmácia hospitalar. Neste sistema, é imprescindível uma gestão baseada em resultados associada a um bom nível de serviço. Enquanto que, na maioria das empresas, um mau funcionamento do setor de estoques gera prejuízos financeiros ou ambientais, na farmácia isso pode resultar em danos irreversíveis aos pacientes ou até em seu óbito. O objetivo desta pesquisa é definir uma política de aquisição periódica de medicamentos em uma farmácia hospitalar, buscando a diminuição conjunta do número de medicamentos não atendidos e expirados e que seja limitado a um orçamento. Para tanto, optou-se pelo uso combinado das simulações a eventos discretos e baseada em agentes com a ferramenta de inteligência artificial aprendizado por reforço. O método proposto, e aplicado na farmácia estudada, segue quatro etapas são propostas para o método: desenvolvimento de níveis de abstração, tipos de simulação, ligações entre simulações e resultados e análises. Para validar o método, foram comparados quatro cenários simulados com o comportamento real de uma farmácia hospitalar no período entre maio de 2016 e abril de 2017. Na comparação dos resultados dos cenários simulados, com o método aqui proposto, em relação à realidade observada na farmácia, constatou-se que, para todos eles não ocorreu o problema de medicamentos com data de validade expirada, em dois cenários constatou-se diminuição de mais de 3.000 unidades no número de medicamentos não atendidos e, nos outros dois cenários, o aumento não seria maior que 800 unidades. Observou-se ainda, que, com o método proposto, a diminuição dos gastos em cada cenário teria um valor médio de R$291.826,40, que significaria uma economia média de R$24.318,87 mensais, com relação ao que se verificou na prática. Pode-se concluir, portanto, como resultado dessa pesquisa, que se adotando uma política de aquisição de medicamentos com base no método proposto, o farmacêutico e sua equipe terão subsídios para uma tomada de decisão racional, mais eficiente e rápida. 2017 2017-11-16T11:46:52Z 2017-11-16T11:46:52Z info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/doctoralThesis SENA, David Custódio de. Política de Gestão de Estoques utilizando aprendizado por Reforço e Simulação Híbrida em uma farmácia hospitalar Itajubá. 2017. 156 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2017. http://repositorio.unifei.edu.br/xmlui/handle/123456789/1008 por info:eu-repo/semantics/openAccess reponame:Repositório Institucional da UNIFEI instname:Universidade Federal de Itajubá instacron:UNIFEI
collection NDLTD
language Portuguese
sources NDLTD
description Submitted by repositorio repositorio (repositorio@unifei.edu.br) on 2017-11-16T11:46:52Z No. of bitstreams: 1 tese_sena_2017.pdf: 5946181 bytes, checksum: d653e92deb56df6497caaf935d48ac47 (MD5) === Made available in DSpace on 2017-11-16T11:46:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_sena_2017.pdf: 5946181 bytes, checksum: d653e92deb56df6497caaf935d48ac47 (MD5) Previous issue date: 2017 === A gestão de estoques é relacionada a um tipo de tomada de decisão que afeta diretamente o funcionamento das organizações, pois a sua atuação tem efeitos diretos nos resultados. Em se tratando de hospitais, a gestão de estoques de medicamentos é realizada pela farmácia hospitalar. Neste sistema, é imprescindível uma gestão baseada em resultados associada a um bom nível de serviço. Enquanto que, na maioria das empresas, um mau funcionamento do setor de estoques gera prejuízos financeiros ou ambientais, na farmácia isso pode resultar em danos irreversíveis aos pacientes ou até em seu óbito. O objetivo desta pesquisa é definir uma política de aquisição periódica de medicamentos em uma farmácia hospitalar, buscando a diminuição conjunta do número de medicamentos não atendidos e expirados e que seja limitado a um orçamento. Para tanto, optou-se pelo uso combinado das simulações a eventos discretos e baseada em agentes com a ferramenta de inteligência artificial aprendizado por reforço. O método proposto, e aplicado na farmácia estudada, segue quatro etapas são propostas para o método: desenvolvimento de níveis de abstração, tipos de simulação, ligações entre simulações e resultados e análises. Para validar o método, foram comparados quatro cenários simulados com o comportamento real de uma farmácia hospitalar no período entre maio de 2016 e abril de 2017. Na comparação dos resultados dos cenários simulados, com o método aqui proposto, em relação à realidade observada na farmácia, constatou-se que, para todos eles não ocorreu o problema de medicamentos com data de validade expirada, em dois cenários constatou-se diminuição de mais de 3.000 unidades no número de medicamentos não atendidos e, nos outros dois cenários, o aumento não seria maior que 800 unidades. Observou-se ainda, que, com o método proposto, a diminuição dos gastos em cada cenário teria um valor médio de R$291.826,40, que significaria uma economia média de R$24.318,87 mensais, com relação ao que se verificou na prática. Pode-se concluir, portanto, como resultado dessa pesquisa, que se adotando uma política de aquisição de medicamentos com base no método proposto, o farmacêutico e sua equipe terão subsídios para uma tomada de decisão racional, mais eficiente e rápida.
author SENA, David Custódio de
spellingShingle SENA, David Custódio de
Política de Gestão de Estoques utilizando aprendizado por Reforço e Simulação Híbrida em uma farmácia hospitalar Itajubá.
author_facet SENA, David Custódio de
author_sort SENA, David Custódio de
title Política de Gestão de Estoques utilizando aprendizado por Reforço e Simulação Híbrida em uma farmácia hospitalar Itajubá.
title_short Política de Gestão de Estoques utilizando aprendizado por Reforço e Simulação Híbrida em uma farmácia hospitalar Itajubá.
title_full Política de Gestão de Estoques utilizando aprendizado por Reforço e Simulação Híbrida em uma farmácia hospitalar Itajubá.
title_fullStr Política de Gestão de Estoques utilizando aprendizado por Reforço e Simulação Híbrida em uma farmácia hospitalar Itajubá.
title_full_unstemmed Política de Gestão de Estoques utilizando aprendizado por Reforço e Simulação Híbrida em uma farmácia hospitalar Itajubá.
title_sort política de gestão de estoques utilizando aprendizado por reforço e simulação híbrida em uma farmácia hospitalar itajubá.
publishDate 2017
url http://repositorio.unifei.edu.br/xmlui/handle/123456789/1008
work_keys_str_mv AT senadavidcustodiode politicadegestaodeestoquesutilizandoaprendizadoporreforcoesimulacaohibridaemumafarmaciahospitalaritajuba
_version_ 1718966260075593728