TÉCNICA LÓGICA FUZZY Como foi concebido por Lofti Zadeh, seu inventor, a lógica fuzzy provê um método de reduzir a complexidade dos sistemas. Muitas dessas.

Apresentação em tema: "TÉCNICA LÓGICA FUZZY Como foi concebido por Lofti Zadeh, seu inventor, a lógica fuzzy provê um método de reduzir a complexidade dos sistemas. Muitas dessas."— Transcrição da apresentação:

1 TÉCNICA LÓGICA FUZZY Como foi concebido por Lofti Zadeh, seu inventor, a lógica fuzzy provê um método de reduzir a complexidade dos sistemas. Muitas dessas complexidades vieram de variáveis de sistema que eram manipuladas e representadas ([ZEM1984]). Segundo [JAN1995] a teoria de conjuntos difusos permite o tratamento de conceitos vagos, imprecisos, incertos e de conhecimento mal definido, proporcionando uma nova visão além da matemática exata. Na técnica de modelagem difusa, a variável lingüística tem o seu lado forte nessa técnica. Essa variável utiliza-se do conceito de qualificadores de conjuntos difusos, sendo chamados de hedges, mudando a forma dos conjuntos difusos permitindo a utilização de conceitos expressivos. Tem-se por exemplo, como variáveis lingüísticas os termos, duradouro, muito duradouro, levemente duradouro e pouco duradouro ([KLI1995]). No protótipo foram desenvolvidos três cubos de decisão, um para a análise da posição de estoques atual, um para a curva ABC dos produtos e um terceiro para a análise retroativo faturada e em volumes. Cada cubo de decisão, obedece, basicamente, nesta figura apresentada, ou seja, no momento da criação da tabela de fato, as informações são resumidas em três ou mais chaves, que neste caso, são do produto, do período e do centro de controle. Com estas informações agrupadas, consegue-se melhor visualizar as informações através das dimensões definidas. Lembrando, que isto só é possível a partir de um processo anterior de carga, cujas informações são enviadas para a tabela de fato.

2 TÉCNICA LÓGICA FUZZY Magra 35 60 Normal 50 75 80 Obesa 79 90 120
Exemplo : Tendo cadastrado três conjuntos: magro, normal, obesa ;tem-se A B C Uma pessoa de 77 quilos é magra, normal ou obesa? Conjunto Magro: Magra 35 60 Normal 50 75 80 Obesa 79 90 120 No protótipo foram desenvolvidos três cubos de decisão, um para a análise da posição de estoques atual, um para a curva ABC dos produtos e um terceiro para a análise retroativo faturada e em volumes. Cada cubo de decisão, obedece, basicamente, nesta figura apresentada, ou seja, no momento da criação da tabela de fato, as informações são resumidas em três ou mais chaves, que neste caso, são do produto, do período e do centro de controle. Com estas informações agrupadas, consegue-se melhor visualizar as informações através das dimensões definidas. Lembrando, que isto só é possível a partir de um processo anterior de carga, cujas informações são enviadas para a tabela de fato.

3 TÉCNICA LÓGICA FUZZY Magra 35 60 Normal 50 75 80 Obesa 79 90 120
Exemplo : Tendo cadastrado três conjuntos: magra, normal, obesa ;tem-se A B C Uma pessoa de 77 quilos é magra, normal ou obesa? Conjunto Normal: Magra 35 60 Normal 50 75 80 Obesa 79 90 120 No protótipo foram desenvolvidos três cubos de decisão, um para a análise da posição de estoques atual, um para a curva ABC dos produtos e um terceiro para a análise retroativo faturada e em volumes. Cada cubo de decisão, obedece, basicamente, nesta figura apresentada, ou seja, no momento da criação da tabela de fato, as informações são resumidas em três ou mais chaves, que neste caso, são do produto, do período e do centro de controle. Com estas informações agrupadas, consegue-se melhor visualizar as informações através das dimensões definidas. Lembrando, que isto só é possível a partir de um processo anterior de carga, cujas informações são enviadas para a tabela de fato.

4 TÉCNICA LÓGICA FUZZY Magra 35 60 Normal 50 75 80 Obesa 79 90 120
Exemplo : Tendo cadastrado três conjuntos: magra, normal, obesa ;tem-se A B C Uma pessoa de 77 quilos é magra, normal ou obesa? Conjunto Obeso: Magra 35 60 Normal 50 75 80 Obesa 79 90 120 No protótipo foram desenvolvidos três cubos de decisão, um para a análise da posição de estoques atual, um para a curva ABC dos produtos e um terceiro para a análise retroativo faturada e em volumes. Cada cubo de decisão, obedece, basicamente, nesta figura apresentada, ou seja, no momento da criação da tabela de fato, as informações são resumidas em três ou mais chaves, que neste caso, são do produto, do período e do centro de controle. Com estas informações agrupadas, consegue-se melhor visualizar as informações através das dimensões definidas. Lembrando, que isto só é possível a partir de um processo anterior de carga, cujas informações são enviadas para a tabela de fato.

5 TÉCNICA LÓGICA FUZZY Magra 35 60 Normal 50 75 80 Obesa 79 90 120
Exemplo : Tendo cadastrado três conjuntos: magra, normal, obesa ;tem-se A B C Uma pessoa de 77 quilos é magra, normal ou obesa? Conjunto Magro: Conjunto Normal: Conjunto Obeso: Resposta: Esta pessoa possui 0.6 de pertinência no conjunto normal e 0.181 de pertinência no conjunto obeso. Magra 35 60 Normal 50 75 80 Obesa 79 90 120 No protótipo foram desenvolvidos três cubos de decisão, um para a análise da posição de estoques atual, um para a curva ABC dos produtos e um terceiro para a análise retroativo faturada e em volumes. Cada cubo de decisão, obedece, basicamente, nesta figura apresentada, ou seja, no momento da criação da tabela de fato, as informações são resumidas em três ou mais chaves, que neste caso, são do produto, do período e do centro de controle. Com estas informações agrupadas, consegue-se melhor visualizar as informações através das dimensões definidas. Lembrando, que isto só é possível a partir de um processo anterior de carga, cujas informações são enviadas para a tabela de fato.

6 IMPLEMENTAÇÃO Clicando em prosseguir, se abrirá outra tela do sistema, que corresponde aos cadastros e consultas, às informações executivas e a carga dos dados.

7 IMPLEMENTAÇÃO Clicando-se em cadastros, irá abrir outra tela que demonstra os cadastros necessários ao funcionamento do sistema. Como pode ser visto, um dos principais cadastro é o das movimentações. Este cadastro é responsável por GERAR o estoque respectivo nos locais de depósito ou produção. Os outros cadastros também são importantes para a geração das informações, porque, basicamente, um depende do outro. Para gerar um estoque num local de depósito, é necessário que o local que se deseje gerar estoque seja um local cujo centro de controle é um depósito.