Previsão da demanda de suprimentos de socorro com aplicação na localização de depósitos da Defesa Civil do estado de São Paulo.

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Pareja Yale, Camila Laura
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Decision support system; Demand forecasting model; Hierarchical model; Humanitarian logistics; Logística humanitária; Zero-inflated
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-22052023-102221/

No Estado de São Paulo desastres naturais de baixa e media magnitude acontecem frequentemente no verão em consequência das chuvas. A Coordenadoria Estadual de Proteção e Defesa Civil do Estado de Sao Paulo (CEPDEC-SP) é responsável pelo abastecimento de ajuda humanitária aos 645 municípios. Portanto, estimativas de demanda por suprimentos de socorro são de vital impedância para auxiliar na resposta ágil e eficiente após a ocorrência de sinistros. A previsão de suprimentos de emergência é uma tarefa complexa pela natureza inerente aos desastres; informações limitadas, quantidade excessiva de zeros na variável de resposta e fatores preditores não lineares são os principais desafios no desenvolvimento do modelo de previsão. Nessa perspectiva, os Generalized Linear Models (GLM) foram explorados para a modelagem da previsão da demanda de materiais de socorro. Os preditores do modelo incluem indicadores de vulnerabilidade, aspectos demográficos e anomalias climáticas relacionadas ao fenômeno El Niño. Dada a existência de vulnerabilidades diferenciadas nos municípios, é proposta a estrutura de modelo multinível Generalized Linear Mixed Models (GLMM) que leva em consideração esses agrupamentos hierárquicos evidenciados no conjunto de dados. Assim, o Zero-Inflated Negative Binomial Multilevel (ZINBM) foi selecionado como o modelo final para estimar a demanda de suprimentos de socorro. Ao reduzir a incerteza na demanda, soluções adequadas para o problema de localização de depósitos da CEPDEC-SP podem ser atingidas, com esse propósito foi desenvolvido um modelo de otimização que busca minimizar os custos totais e maximizar o nível de serviço, assim como um Sistema de Apoio á Decisão (SAD) que possibilita à equipe da CEPDEC-SP avaliar diversas alternativas de localização para optar pela solução mais conveniente.