Algoritmos de Previsão de Vendas para Gestão de Inventário de Farmácias

• Autor(a) principal: Santos, João Miguel Luís
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/104212
• topic: Previsão de vendas; Gestão de stocks; Programação Linear Inteira Mista; Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática

Nos dias de hoje quando se pretende efetuar uma compra, nada é mais desagradável para o cliente, do que ser informado que o produto se encontra esgotado. O mesmo acontece nas farmácias portuguesas, quando um certo medicamento esgota e só existe em armazém. Esta situação ocorre uma vez que as farmácias não dispõem de um mecanismo que lhes permita prever a sua procura. A partir de dados recolhidos pela Associação Nacional de Farmácias (ANF), sabe-se que, atualmente, a gestão de stocks nas farmácias portuguesas é feita intuitivamente. As farmácias encomendam as quantidades de produtos que pensam que satisfarão a procura para esse dia. Estas circunstancias conduzem a dois principais problemas: a falta de stock e o capital empatado. Se a procura é subestimada, a farmácia não consegue satisfazer os pedidos dos clientes, podendo resultar na perda de muitos deles. Por outro lado, se a procura é sobrestimada a farmácia fica com um excesso de mercadoria, que implica a perda de investimento e custos de manutenção. Para automatizar a decisão da quantidade de medicamentos que se devem encomendar foi desenvolvido, no âmbito de um projeto levado a cabo pela ANF, um algoritmo que prevê a procura. Este algoritmo analisa os dados recolhidos na plataforma SIFARMA de fármacos vendidos, entre 2015-2018, e devolve quantos medicamentos deverá encomendar para satisfazer a procura para um determinado período, com um certo nível de confiança. A primeira parte do trabalho desta dissertação, consistiu em encontrar uma solução que consiga prever as vendas. A segunda parte incide na criação de um modelo que automatize a gestão de stock. O trabalho foi realizado em ambiente empresarial, com o apoio da ANF, do Dr. Marco Correia e Dr. Ruben Pereira.