Otimização do estoque de uma fábrica de bebidas não alcoólicas em Python

Autores

DOI:

https://doi.org/10.18554/rbcti.v6i1.5403

Palavras-chave:

Otimização de Estoque, Previsão de vendas, Python, Scipy, Algoritmo Genético

Resumo

Este trabalho tem o intuito de apresentar a utilização de modelagem matemática computacional para otimização em Python do estoque de uma fábrica. O problema é construído em torno da organização da produção de bebidas. A utilização de métodos heurísticos como os algoritmos Scipy.optimize.minimize e Algoritmo Genético (Genetic Algorithm) empregados nesse trabalho tem como objetivo otimizar a quantidade de produtos em estoque, levando em conta os diferentes produtos fabricados, a previsão de venda baseada em histórico e a capacidade máxima de produção. Os métodos utilizados são comparados em suas respostas e tempo de processamento. Os resultados mostram que ambos os métodos têm a capacidade de encontrar respostas otimizadas para o problema. O método Genetic Algorithm encontra respostas menos otimizadas para cada produto, mas realiza uma melhor distribuição geral da produção, além de necessitar de maior tempo de processamento para analisar todas as possibilidades. O método Scipy.optimize.minimize encontra uma resposta mais otimizada para a maioria dos produtos, mas não realiza uma distribuição eficiente da produção, além de apresentar um menor tempo de processamento.

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Acesso em: 09 jan. 2021.

Publicado

2021-08-27

Como Citar

Prado, B., & Marques, V. A. da S. (2021). Otimização do estoque de uma fábrica de bebidas não alcoólicas em Python. Revista Brasileira De Ciência, Tecnologia E Inovação, 6(1), 65–75. https://doi.org/10.18554/rbcti.v6i1.5403

Edição

Seção

Artigos Originais