Previsão de vendas para apoio em gestão de farmácias

• Autor(a) principal: Rolim, Ricardo Manuel Sampaio Jorge
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10071/30400
• topic: Modelos de previsão de vendas; Produto farmacêutico -- Pharmaceutical product; Ruturas de medicamentos; Séries temporais -- Time series; Prophet; Sales forecasting models; Medicines shortages

Este estudo tem como objetivo apresentar uma revisão de literatura e um projeto prático de ciência de dados sobre previsão de vendas farmacêuticas e suporte aos serviços e à gestão farmacêutica. A previsão de vendas é um fator crítico na logística e na gestão da cadeia de distribuições. Na componente prática são utilizadas ferramentas como SQL e Python, em etapas realizadas no contexto CRISP-DM. No âmbito técnico do presente projeto, tem maior destaque o uso de modelos de séries temporais para a realização de previsões de vendas de embalagens de medicamentos, a partir de dados de histórico reais, de diferentes produtos e características de venda. A presente dissertação oferece informações recentes sobre previsão de vendas e conhecimento sobre cadeias de distribuição, fornecendo indícios sobre tendências atuais e revelando lacunas interessantes. Explorando as oportunidades e objetivos desta área de negócio relativa à venda de medicamentos, foram nas diferentes fases do projeto, utilizados dados disponibilizados por uma empresa deste setor, existindo uma recolha, limpeza e preparação dos dados para a realização da modelação para as previsões de vendas em períodos futuros. As previsões finais foram obtidas utilizando o modelo Prophet, tendo sido efetuadas avaliações de desempenho para conclusão da afinação do modelo. Com este projeto é possível entregar à área de negócio dados quantitativos das vendas de medicamentos previstas e gráficos que revelam comportamentos de vendas e indicações das tendências e sazonalidades de vendas, para alcance de reduções em ruturas de medicamentos e em custos de gestão de stock.