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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorRODRIGUES, Augusto José da Silva-
dc.contributor.authorMELO, Brenda Luisa Alves Pinheiro de Melo-
dc.date.accessioned2025-08-23T20:50:37Z-
dc.date.available2025-08-23T20:50:37Z-
dc.date.issued2025-08-14-
dc.date.submitted2025-08-22-
dc.identifier.citationMELO, Brenda. Gestão de indicadores com business intelligence na logística reversa de uma indústria de autopeças. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Caruaru, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/65368-
dc.description.abstractA crescente demanda por eficiência nos processos de logística reversa tem levado empresas a buscarem soluções tecnológicas que otimizem a gestão de informações e aprimorem a tomada de decisão. Nesse contexto, este trabalho foi realizado como estudo de caso e aborda a aplicação de ferramentas de Business Intelligence (BI) no setor de logística reversa de uma empresa de autopeças situada no agreste pernambucano, com ênfase na formulação de indicadores estratégicos e na integração de tecnologias de automação e visualização de dados. A metodologia envolveu o desenvolvimento de dashboards interativos utilizando as plataformas Power BI e Power Apps, da Microsoft, para monitoramento dos principais indicadoreschave de desempenho (KPIs) relacionados ao tempo de atendimento e ao custo das operações. O processo contemplou o mapeamento dos fluxos de dados, coleta de dados primários e secundários, a construção de painéis gerenciais e a análise comparativa dos resultados obtidos antes e após a implementação das soluções propostas. Como resultado, observou-se uma elevação de aproximadamente 20% indicador de eficiência da coleta, refletindo maior agilidade no atendimento das solicitações, e uma redução de cerca de 66,6% no indicador de custo logístico, evidenciando a efetividade das ferramentas de BI na otimização dos processos. Além dos ganhos quantitativos, a empresa passou a dispor de uma visão mais integrada e em tempo real de suas operações, consolidando uma gestão orientada por dados e promovendo avanços significativos na transformação digital do setor.pt_BR
dc.format.extent46p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pt_BR
dc.subjectBusiness Intelligence (BI)pt_BR
dc.subjectFerramentas de visualização de dadospt_BR
dc.subjectGestão de indicadores de desempenhopt_BR
dc.subjectLogística Reversapt_BR
dc.titleGestão de indicadores com Business Intelligence na logística reversa de uma indústria de autopeças.pt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2747669611058510pt_BR
dc.description.abstractxThe growing demand for efficiency in reverse logistics processes has led companies to seek technological solutions that enhance information management and improve decision-making. In this context, this work was carried out as a case study and addresses the application of Business Intelligence (BI) tools in the reverse logistics sector of an auto parts company located in the agreste region of Pernambuco, with emphasis on the formulation of strategic indicators and the integration of automation and data visualization technologies. The methodology involved the development of interactive dashboards using Microsoft’s Power BI and Power Apps platforms to monitor the main key performance indicators (KPIs) related to service time and operational costs. The process encompassed the mapping of data flows, the collection of primary and secondary data, the construction of management dashboards, and the comparative analysis of results obtained before and after the implementation of the proposed solutions. As a result, there was an increase of approximately 20% in the collection efficiency indicator, reflecting greater agility in handling requests, and a reduction of about 66.6% in the logistics cost indicator, highlighting the effectiveness of BI tools in streamlining processes. In addition to quantitative gains, the company began to benefit from a more integrated and real-time view of its operations, consolidating data-driven management and promoting significant advances in the sector’s digital transformation.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Engenharias::Engenharia de Produçãopt_BR
dc.degree.departament::(CAA-NT) - Núcleo de Tecnologiapt_BR
dc.degree.graduation::CAA-Curso de Graduação em Engenharia de Produçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localCaruarupt_BR
Aparece en las colecciones: TCC- Engenharia de Produção - Bacharelado

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