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dc.creatorNeves Junior, Jefferson Moacir-
dc.date.accessioned2026-04-28T11:18:06Z-
dc.date.available2026-04-28T11:18:06Z-
dc.date.issued2023-12-13-
dc.identifier.citationNEVES JUNIOR, Jefferson Moacir. Mineração de processos na cadeia de suprimentos Éfinanças - Procure-to-Pay. 2023. Monografia (Especialização em Ciência de Dados) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/40281-
dc.description.abstractBusiness process management is an essential pillar that permeates all layers of an organization. It plays a fundamental role in catalyzing improvements in existing processes and revealing opportunities that can drive competitiveness in an increasingly demanding business environment. In this context, the analysis of process flows emerges as a promising alternative for the automated discovery of process improvement opportunities. This involves computationally processing raw data stored in organizational repositories, which, in their raw state, are of little use for decision-making. The project aims to apply algorithms and process mining techniques through the use of databases stored in the SAP ERP, specifically related to the complex supply chain flow linked with financial activities. These activities are integrated into the MM and FI modules of the ERP, commonly known as the procure-to-pay or P2P process. The insights gained from the flow analysis represent a strategic and competitive advantage for data-driven decision-making regarding the actual performance of the process.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-ShareAlike 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/*
dc.subjectMineração de dados (Computação)pt_BR
dc.subjectAnálise de sistemaspt_BR
dc.subjectAlgorítmos computacionaispt_BR
dc.subjectData miningpt_BR
dc.subjectSystem analysispt_BR
dc.subjectComputer algorithmspt_BR
dc.titleMineração de processos na cadeia de suprimentos Éfinanças - Procure-to-Paypt_BR
dc.title.alternativeProcess mining in the supply chain Éfinances - Procure-to-Paypt_BR
dc.typespecializationThesispt_BR
dc.description.resumoA gestão de processos de negócios é um pilar essencial que permeia todas as camadas de uma organização, ela desempenha um papel fundamental ao catalisar melhorias nos processos existentes e ao revelar oportunidades que podem impulsionar a competitividade em um cenário empresarial cada vez mais exigente, onde a busca por excelência e a aversão a falhas se tornam imperativas. Diante deste contexto, a análise de fluxos de processos desponta como alternativa promissora para a descoberta automática de oportunidades de melhorias nos processos, a partir do processamento computacional de dados brutos, armazenados nos repositórios organizacionais e, em estado bruto,que de outra forma são pouco úteis para a tomada de decisão. Este projeto, tem como objetivo a aplicação de algoritmos e técnicas de mineração de processos sobre logs de dados extraídos a partir das base de dados interligadas aos sistemas ERP (planejamento de recursos empresariais, do inglês enterprise resource planning) SAP, pertencentes ao complexo fluxo de suprimentos concatenado com atividades financeiras, os quais integram os módulos MM (gestão de materiais, do inglês material management) e FI (finanças, do inglês finance), comumente conhecido como fluxo P2P (adquirir para pagar, do inglês procure-to-pay). As descobertas percebidas na análise do fluxo expõe possíveis vantagens estratégicas e competitivas para a tomada de decisão baseada em dados sobre o real desempenho do fluxo.pt_BR
dc.degree.localDois Vizinhospt_BR
dc.publisher.localDois Vizinhospt_BR
dc.contributor.advisor1Teixeira, Marcelo-
dc.contributor.referee1Oliveira, Rafael Alves Paes de-
dc.contributor.referee2Lopes, Yuri Kaszubowski-
dc.contributor.referee3Neves Junior, Jefferson Moacir-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programEspecialização em Ciência de Dadospt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
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