Aplicação de aprendizado de máquina na otimização de triagem de orçamentos para propostas de vendas de válvulas industriais (2023)
- Authors:
- Autor USP: VITORINO, JOÃO CARLOS DA ROSA E SILVA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; BANCO DE DADOS; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Keywords: Otimização da triagem de propostas para vendas técnicas; Válvulas industriais
- Language: Português
- Abstract: No cenário comercial contemporâneo, o processo de elaboração de propostas e cotações é de suma importância, atuando como um mecanismo essencial na construção e fortalecimento de relações duradouras com os clientes. Uma proposta meticulosamente elaborada não apenas eleva a reputação e credibilidade da empresa no mercado, mas também a posiciona de forma destacada em um ambiente repleto de concorrência. Diante da crescente demanda por eficiência, a automação desse processo torna-se não apenas desejável, mas essencial, com o intuito de otimizar as vendas e enriquecer a experiência oferecida ao cliente. No âmbito industrial, é uma prática recorrente que departamentos de compras, em sinergia com equipes de engenharia, encaminhem listas detalhadas de equipamentos aos fabricantes. No entanto, a frequente ausência de especificações claras e precisas nessas listas impõe desafios adicionais aos fabricantes, que se veem na tarefa de filtrar e selecionar equipamentos que se alinham ao seu portfólio. Esta prática, muitas vezes adotada devido às limitações de tempo ou recursos, amplia a responsabilidade dos fabricantes em garantir a total conformidade das especificações. Especificamente no segmento de válvulas industriais, a ampla variedade e complexidade dos produtos, aliadas a orçamentos que muitas vezes incluem itens fora do escopo principal e apresentam uma natureza semiestruturada, tornam o processo de triagem uma tarefa complexa, com implicações diretas na eficiência e nos custos operacionais. Diante deste panorama, este estudo visa aplicar técnicas avançadas de aprendizado de máquina, com ênfase em Processamento de Linguagem Natural (NLP), para identificar, categorizar e classificar de forma automática palavras-chave pertinentes a válvulas. A meta é aprimorar e agilizar o processo de triagem, reduzindo o tempo de análise de propostas e garantindo uma seleção mais precisa, especialmente quando confrontados comorçamentos de natureza variada e, por vezes, semiestruturada.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2023
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ABNT
VITORINO, João Carlos da Rosa e Silva. Aplicação de aprendizado de máquina na otimização de triagem de orçamentos para propostas de vendas de válvulas industriais. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3095db8e-1363-4659-aad8-6bf46427b209/Jo%C3%A3o%20Carlos%20da%20Rosa%20e%20Silva%20Vitorino.pdf. Acesso em: 16 mar. 2025. -
APA
Vitorino, J. C. da R. e S. (2023). Aplicação de aprendizado de máquina na otimização de triagem de orçamentos para propostas de vendas de válvulas industriais (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3095db8e-1363-4659-aad8-6bf46427b209/Jo%C3%A3o%20Carlos%20da%20Rosa%20e%20Silva%20Vitorino.pdf -
NLM
Vitorino JC da R e S. Aplicação de aprendizado de máquina na otimização de triagem de orçamentos para propostas de vendas de válvulas industriais [Internet]. 2023 ;[citado 2025 mar. 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3095db8e-1363-4659-aad8-6bf46427b209/Jo%C3%A3o%20Carlos%20da%20Rosa%20e%20Silva%20Vitorino.pdf -
Vancouver
Vitorino JC da R e S. Aplicação de aprendizado de máquina na otimização de triagem de orçamentos para propostas de vendas de válvulas industriais [Internet]. 2023 ;[citado 2025 mar. 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3095db8e-1363-4659-aad8-6bf46427b209/Jo%C3%A3o%20Carlos%20da%20Rosa%20e%20Silva%20Vitorino.pdf
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