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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.creatorVALENTE, Andrey Willen Nunes-
dc.date.accessioned2022-05-20T12:54:33Z-
dc.date.available2022-05-20T12:54:33Z-
dc.date.issued2021-09-22-
dc.identifier.citationVALENTE, Andrey Willen Nunes. Previsão de risco de atraso na execução de obras públicas por meio da lógica fuzzy: estudo de caso na cidade de Manaus. Orientador: Manoel Henrique Reis Nascimento. 2021. 80 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Processos) - Instituto de Tecnologia, , Universidade Federal do Pará, Belém, 2021. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br:8080/jspui/handle/2011/14324. Acesso em:.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufpa.br:8080/jspui/handle/2011/14324-
dc.description.abstractThe occurrence of delays in public constructions is not uncommon, as their execution deadlines are often extrapolated, even though such deadlines are obtained through preliminary technical studies. The causes that originate such delays are varied, ranging from rainfall to increases in quantities of existing services or increases in new services. In this research, we sought to obtain a procedure, using fuzzy logic, to predict the risk of delay that some variables may cause in the period of execution of the work, allowing a public administration or a contracted company to adopt measures that they consider essential for mitigation of this delay. Initially, documentary and bibliographic research was carried out in order to identify the causes that most contribute to the occurrence of delays in the works. Once these causes were identified, the construction of the fuzzy inference system was started, with six of the most significant causes identified in the research being considered as linguistic variables, namely: the hiring factor, which corresponds to the quotient between the value of the proposal of the company and the amount budgeted by the administration; the value of the work, which is the value of the contract for the work; the executive design, which are the engineering designs used; the change in quantities, which are changes in the quantities of existing services or addition of new services; authorization from public agencies, which corresponds to the permission or support of any public agency or public company for the execution of the work; and the rain. For simulation of the created fuzzy inference system, real data from four public works were entered, and the answers of this simulation were satisfactory, due to the fact that they are confirmed by the documentation of the respective works. It is concluded that the system proved to be useful, as it was possible to predict the risk of delay in the execution of public works in the city of Manaus, and it can be used by both the public administration and the contractor to mitigate the causes of delays in the execution of public works.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2022-05-20T12:54:17Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao_Previsaoriscoatraso.pdf: 2128585 bytes, checksum: 77cb71273df633b95ee4cfa4efe1c9e6 (MD5) license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2022-05-20T12:54:33Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertacao_Previsaoriscoatraso.pdf: 2128585 bytes, checksum: 77cb71273df633b95ee4cfa4efe1c9e6 (MD5) license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2022-05-20T12:54:33Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao_Previsaoriscoatraso.pdf: 2128585 bytes, checksum: 77cb71273df633b95ee4cfa4efe1c9e6 (MD5) license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Previous issue date: 2021-09-22en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Parápt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.source1 CD ROMpt_BR
dc.source.uriDisponível na internet, via correio eletrônico: bibliotecaitec@ufpa.brpt_BR
dc.subjectLógica fuzzypt_BR
dc.subjectObras públicaspt_BR
dc.subjectatraso de obraspt_BR
dc.titlePrevisão de risco de atraso na execução de obras públicas por meio da lógica fuzzy: estudo de caso na cidade de Manauspt_BR
dc.title.alternativeForecast of risk of delay in the execution of public works through fuzzy logic: case study in the city of Manauspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Tecnologiapt_BR
dc.publisher.initialsUFPApt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOpt_BR
dc.contributor.advisor1NASCIMENTO, Manoel Henrique Reis-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0850846128967798pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5900570853531472pt_BR
dc.description.resumoNão é incomum a ocorrência de atrasos nas construções públicas, pois muitas vezes os seus prazos de execução são extrapolados, mesmo sendo tais prazos obtidos mediantes estudos técnicos preliminares. As causas que originam tais atrasos são variadas, que vão desde as precipitações pluviométricas à acréscimos de quantidades dos serviços existentes ou acréscimos de novos serviços. Nesta pesquisa buscou-se obter um procedimento, mediante a lógica fuzzy, para prever o risco de atraso que algumas variáveis podem causar no prazo de execução da obra, permitindo que a administração pública ou a empresa contratada, adote medidas que considerarem essenciais para mitigação desse atraso. Inicialmente foi realizada a pesquisa documental e bibliográfica afim de identificar as causas que mais contribuem para a ocorrência de atrasos nas obras. Uma vez identificadas tais causas iniciou-se a construção do sistema de inferência fuzzy, sendo consideradas como variáveis linguísticas as causas mais significativas identificadas na pesquisa, que foram seis, a saber: o fator de contratação, que corresponde ao quociente entre a valor da proposta da empresa e o valor orçado pela administração; o valor da obra, que é o valor do contrato da obra; o projeto executivo, que são os projetos de engenharia utilizados; a alteração de quantidades, que são as modificações dos quantitativos de serviços existentes ou acréscimo de novos serviços; a autorização de órgãos públicos, que corresponde à permissão ou apoio de viii qualquer órgão público ou empresa pública para a execução da obra; e a chuva. Para simulação do sistema de inferência fuzzy criado, foram inseridos dados reais de quatro obras públicas, sendo as respostas dessa simulação satisfatórias, devido ao fato de serem confirmadas pela documentação das respectivas obras. Conclui-se que o sistema se mostrou proveitoso, pois foi possível prever o risco de atraso na execução de obras públicas na cidade de Manaus, podendo ser utilizado tanto pela administração pública quanto pela empresa contratada para mitigação das causas de atrasos nas execuções das obras públicas.pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Processospt_BR
dc.subject.linhadepesquisaPROCESSOS INDUSTRIAISpt_BR
dc.subject.areadeconcentracaoENGENHARIA DE PROCESSOSpt_BR
Aparece en las colecciones: Dissertações em Engenharia de Processos (Mestrado) - PPGEP/ITEC

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