Previsão de demanda através da utilização de ferramentas de inteligência artificial

• Autor(a) principal: Faccin, Gabriel Lucas
• Data de Publicação: 2020
• Outros Autores: Citta, Ignacio, Antonio, Leonardo Formenti, da Silva, Marcella Monteiro
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da FEI
• Texto Completo: https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/3247
• topic: Previsão de demanda; Inteligência artificial; Demand Forecasting; Artificial Intelligence; Deep Learning

Com o intuito de buscar cada vez mais vantagens competitivas frente ao mercado, as organizações vêm buscando ferramentas gerenciais, e até mesmo mudanças em seus processos, para otimizar suas produções. A projeção de demanda, por exemplo, é uma das ferramentas utilizadas para diminuir o estoque excessivo e, consequentemente, diminuir o capital de giro imobilizado. No entanto, as previsões estão sujeitas a erros e é de extrema importância escolher o método mais adequado de acordo com as características dos dados da organização. Para a realização do presente trabalho, será utilizada uma base de dados com variados SKUs (Stock Keeping Units) de uma empresa paulista de componentes eletrônicos. Diversos métodos são tradicionalmente utilizados para a projeção como por exemplo: Séries temporais, ARIMA, SARIMA, Suavização Exponencial Simples, Holt Winter, Croston, etc e, recentemente, métodos baseados em aprendizagem de máquina têm ganhado força também através da utilização das redes neurais. Este trabalho utiliza as técnicas mencionadas acima com o intuito de verificar qual modelo mais adequado para a projeção de demanda dos componentes eletrônicos da empresa estudada.