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Ferramenta computacional de apoio à tomada de decisão na gestão de fontes de energia usadas nas indústrias agroalimentares

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Numa sociedade cada vez mais competitiva e com um ambiente económico desfavorável, é necessário que as Pequenas e Médias Empresas (PME) se atualizem, aumentando assim a sua eficiência. As empresas utilizam cada vez mais ferramentas computacionais para apoiar o desenvolvimento de cenários preditivos para facilitar a tomada de decisões. No entanto, as ferramentas desenvolvidas para as PME nem sempre são expeditas e simples de usar. A ferramenta apresentada neste artigo pretende apoiar a gestão das fontes de energia utilizadas pelas empresas agroindustriais. A ferramenta tem como objetivo facilitar e promover a implementação de uma nova cultura de gestão empresarial neste setor tão importante a nível nacional. A ferramenta computacional é direcionada para apoiar a tomada de decisões sobre a seleção de fontes de energia fósseis ou renováveis a serem utilizadas numa agroindústria em particular, apresentando os valores médios do consumo de energia, o seu custo e as emissões de dióxido de carbono associadas a cada fonte de energia selecionada.
In an increasingly competitive society with an unfavorable economic environment, it is necessary for Small and Medium Enterprises (SMEs) to update themselves, thereby increasing their efficiency. Companies increasingly use computational tools to support the development of predictive scenarios in order to facilitate decision making. However, the tools developed for SMEs are not always expedite and simple to use. The tool presented in this article intends to support the management of energy sources used by agro-industrial companies. It aims to facilitate and promote the implementation of a new culture of business management, in this sector so important at national level The computational is directed to support the decisionmaking on the selection of fossil or renewable energy sources to be used in a particular agroindustry, by presenting the average values of the energy consumption, cost and emissions associated with each selected energy source.

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Keywords

Energy consumption Energy management Computational tool Decision-making

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ICEUBI2017 - International Congress on Engineering 2017

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