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Título: Avaliação de desempenho de Modelos de Fundação de Séries Temporais na estimativa de indicadores setoriais e suporte ao planejamento e controle da produção.
Autor(es): Pinto, Marcos Vinícius da Luz
Orientador(es): Gertrudes, Jadson Castro
Ribeiro, Lucas Moreira
Membros da banca: Gertrudes, Jadson Castro
Gomes Júnior, Aloisio de Castro
Costa, Arthur Negrão de Faria Martins da
Palavras-chave: Modelos de Fundação de Séries Temporais
Construção civil
Avaliação de modelos
Previsão
Data do documento: 2026
Referência: PINTO, Marcos Vinícius da Luz. Avaliação de desempenho de Modelos de Fundação de Séries Temporais na estimativa de indicadores setoriais e suporte ao planejamento e controle da produção. 2026. 43 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Produção) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2026.
Resumo: A assertividade nas previsões de indicadores econômicos é um pilar fundamental para o Planejamento e Controle da Produção (PCP) na Construção Civil, setor marcado por alta volatilidade e incerteza orçamentária. Este trabalho tem como objetivo avaliar o desempenho de previsões zero-shot de Modelos de Fundação de Séries Temporais (TSFMs), especificamente o Chronos e o Moirai, em comparação ao modelo estatístico tradicional AutoARIMA, no PCP. Utilizou-se uma base de dados histórica composta por indicadores setoriais (CUB e INCC) e macroeconômicos (SELIC), submetidos a diferentes janelas de contexto e horizontes de previsão. A avaliação foi conduzida por meio das métricas MASE (acurácia pontual) e CRPS (acurácia probabilística), com validação estatística via teste de Friedman e, posteriormente, post-hoc de Nemenyi. Os resultados demonstram que o modelo Chronos apresentou o melhor desempenho para a projeção de custos de materiais e globais (CUB), superando o AutoARIMA em termos de precisão e confiabilidade. Contudo, o AutoARIMA manteve sua superioridade em variáveis institucionais como a SELIC, enquanto o Moirai exibiu limitações severas e inferioridade estatística. Conclui-se que a adoção de uma abordagem híbrida, combinando modelos de fundação e métodos estatísticos clássicos, potencializa a tomada de decisão estratégica, permitindo uma gestão de riscos orçamentários mais robusta e adaptada às complexidades do mercado brasileiro.
Resumo em outra língua: Forecast prediction of economic indicators is a fundamental pillar for Production Planning and Control (PPC) in the construction industry, a sector characterized by high volatility and budgetary uncertainty. This study aims to evaluate the performance of zero-shot forecasts generated by Time Series Foundation Models (TSFMs), specifically Chronos and Moirai, in comparison with the traditional statistical model AutoARIMA, in PPC. The analysis is based on a historical dataset composed of sectoral indicators (CUB and INCC) and macroeconomic variables (SELIC), evaluated under different context window lengths and forecasting horizons. Model performance was assessed using the Mean Absolute Scaled Error (MASE) for point accuracy and the Continuous Ranked Probability Score (CRPS) for probabilistic accuracy, with statistical validation conducted through the Friedman test followed by the Nemenyi post-hoc procedure. The results indicate that Chronos achieved superior performance in forecasting material and overall construction cost indices (CUB), outperforming AutoARIMA in terms of both accuracy and reliability. However, AutoARIMA maintained superior performance for institutional variables such as the SELIC rate, while Moirai exhibited severe limitations and statistically inferior results. These findings suggest that a hybrid approach, combining foundation models with classical statistical methods, enhances strategic decision-making and supports more robust budget risk management tailored to the complexities of the Brazilian construction market.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/9067
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