APLICAÇÃO DA LÓGICA FUZZY PARA TOMADAS DE DECISÕES NOS CRITÉRIOS DE RATEIO E DISTRIBUIÇÃO DE CUSTOS INDUSTRIAIS
Item
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Tipo do ITEM
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pt-BR
Dissertação de Mestrado
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Título da Dissertação ou Tese
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pt-BR
APLICAÇÃO DA LÓGICA FUZZY PARA TOMADAS DE DECISÕES NOS CRITÉRIOS DE RATEIO E DISTRIBUIÇÃO DE CUSTOS INDUSTRIAIS
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Descrição
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pt-BR
As indústrias estão cada vez mais se especializando no setor financeiro e de produção, auxiliadas pela contabilidade geral e, principalmente, a contabilidade de custo. Mesmo aumentando o grau de complexidade dos funcionários especializados, a contabilidade de custo em relação aos seus critérios de rateio, é sempre um desafio. As empresas possuem muita dificuldade em determinar de forma correta o custo unitário do produto ou serviço que está sendo ofertado. E é justamente nesse momento que a contabilidade de custos se mostra útil e indispensável. O rateio de custo é uma das ramificações da contabilidade industrial e é um tema que parece ser simples de entendimento, porém, se torna mais complexo durante suas práticas diárias. Este trabalho tem por objetivo desenvolver um modelo de classificação para tomada de decisão baseada em Lógica Fuzzy para diagnóstico sobre o desempenho da produção com foco na melhoria financeira fundamentado na otimização do rateio de custos. Nesse contexto, o trabalho justifica-se por apontar uma nova perspectiva de análise através de indicadores de produção e financeiro implementados num modelo de interferência Fuzzy com o objetivo de otimizar os critérios de rateios e propor melhorias financeiras. O Processo Metodológico da pesquisa, foi desenvolvida em três fases: 1. Identificação dos Indicadores Econômicos e de Produção; 2. Modelagem do Sistema de “Inferência” Fuzzy; 3. Experimento do Modelo Proposto. Cada fase é composta por três etapas até chegar aos resultados obtidos da pesquisa. O sistema Fuzzy proposto foi capaz de mostrar os diferentes resultados de desempenhos quando simulado com as diferentes condições das variáveis de entrada e qual a classificação do desempenho projetada poderia ser definida. O modelo resultou em 576 regras de inferências para análise. Dessa forma o sistema Fuzzy ajuda no direcionamento em qual método de custeio deve-se adequar o produto trabalhado para que possa gerar rentabilidade dentro da indústria e melhor margem de lucro, possibilitando uma análise mais crítica nas tomadas de decisões internas.
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Abstract
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en
Industries are increasingly specializing in the financial and production sector, aided by general accounting and, especially, cost accounting. Even increasing the degree of complexity of specialized employees, cost accounting in relation to its apportionment criteria is always a challenge. Companies find it very difficult to correctly determine the unit cost of the product or service being offered. And it is precisely at this moment that cost accounting proves to be useful and indispensable. Cost apportionment is one of the branches of industrial accounting and it is a subject that seems to be simple to understand, however, it becomes more complex during your daily practices. This work aims to develop a classification model for decision making based on Fuzzy Logic for diagnosing production performance with a focus on financial improvement based on the optimization of cost apportionment. In this context, the work is justified by pointing out a new perspective of analysis through production and financial indicators implemented in a Fuzzy interference model with the objective of optimizing the apportionment criteria and proposing financial improvements. The Methodological Process of the research was developed in three phases: 1. Identification of Economic and Production Indicators; 2. Modeling of the Fuzzy “Inference” System; 3. Proposed Model Experiment. Each phase consists of three stages until reaching the results obtained from the research. The proposed Fuzzy system was able to show the different performance results when simulated with the different conditions of the input variables and which the projected performance classification could be defined. The model resulted in 576 inference rules for analysis. With a bad EGE, it is difficult to properly monitor production efficiency to a satisfactory degree, but you can maintain a standard production pace due to the good results of other indicators. In this way, the Fuzzy system helps to guide us in which costing method we should adapt the worked product so that it can generate profitability within the industry and better profit margin, allowing a more critical analysis in internal decision-making.
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Língua do arquivo
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pt-BR
Português
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Data da Defesa
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pt-BR
11/04/2023
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Palavra-chave
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Indicadores
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Critérios de Rateio
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; Custos
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Lógica Fuzzy
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Autor
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BRENO TELLO NOVO
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Orientador
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Manoel Henrique Reis Nascimento
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Local
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Manaus / Brasil
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Áreas de Conhecimento
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Otimização de Processos Industriais
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Turma
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pt-BR
Turma 02
