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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/38304
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Title: | Previsão do número de veículos em fim de vida no Brasil : uma estimativa utilizando um modelo híbrido baseado no sarima e em redes neurais recorrentes |
Authors: | SOUZA, José Américo Fernandes de |
Keywords: | Indústria automobilística; Resíduos industriais – Reaproveitamento; Logística empresarial; Análise de séries temporais; Redes neurais (Computação) |
Issue Date: | 28-May-2020 |
Publisher: | Universidade Federal de Pernambuco |
Citation: | SOUZA, José Américo Fernandes de. Previsão do número de veículos em fim de vida no Brasil: uma estimativa utilizando um modelo híbrido baseado no sarima e em redes neurais recorrentes. 2020. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de Pernambuco, Caruaru, 2020. |
Abstract: | A indústria automotiva é, sem dúvidas, uma das maiores impulsionadoras da economia global. Todavia, o crescente número de veículos, observado nas últimas décadas, tem posto em cheque a sustentabilidade na cadeia automotiva, especialmente, no que diz respeito a destinação final dos resíduos. Acredita-se, que apenas na União Europeia (UE), sejam gerados cerca de 8 a 9 milhões de toneladas de resíduos por ano, decorrentes de Veículos em Fim de Vida (ELV). Esse montante, fez com que a UE definisse os ELVs como fluxo prioritário de resíduos, fomentando assim, por meio da Diretiva 2000/53/EC, princípios básicos para a gestão apropriada de ELVs. Em contrapartida, no Brasil, a determinação de políticas eficazes no gerenciamento de ELVs, ainda são tidas como incipientes. Embora o país, atualmente, esteja entre os maiores mercados de venda e produção de veículos do planeta, consolidando-se como um dos principais players mundiais do setor. Desta forma, o presente estudo tem por objetivo estimar a demanda futura de ELVs no Brasil, de modo a possibilitar o estabelecimento de estratégias que não apenas auxiliem a tomada de decisão, mas também visem a mitigação do impacto global deste resíduo na cadeia automotiva brasileira. Para tanto, foi utilizado um modelo híbrido de previsão, baseado na metodologia ARIMA e em Redes Neurais Artificiais, com um conjunto de dados temporais extraídos de plataformas setoriais brasileiras. No que se refere ao delineamento da pesquisa, o foco foi na categoria de veículos automotores, com capacidade máxima para até oito passageiros, visto que esta, é a classe de maior representatividade e proporção ambiental no país. Os resultados alcançados apontam para uma boa convergência do modelo, indicando melhor desempenho do que uma previsão ingênua ou trivial. A eficiência obtida pelo o coeficiente de Nash-Sutcliffe foi de 98%. E a expectativa é que para o ano de 2030 sejam produzidos aproximadamente 5,2 milhões de ELVs no Brasil, dos quais, somente 78 mil seriam efetivamente reciclados, considerando a atual taxa de reciclagem de veículos no país. Isto posto, o estudo poderá ainda contribuir com a proposição de alternativas que favoreçam o gerenciamento adequado do resíduo automotivo, fornecendo uma referência para a formulação e implementação de políticas relacionadas a ELVs no Brasil. |
URI: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/38304 |
Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado - Engenharia de Produção / CAA |
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