Otimização de parâmetros no processo de predição de demanda intermitente / Optimization of parameters in the intermittent demand prediction process

• Autor(a) principal: de Almeida, Sérgio Neri
• Data de Publicação: 2020
• Outros Autores: Martins, José Helvécio
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Veras
• Texto Completo: https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/16393
• topic: Predição; Demanda intermitente; Séries temporais; Estoque; Otimização.

O planejamento adequado de peças de resposição pode otimizar o estoque, favorecendo o nível de serviço requerido e minimizando faltas e excessos no inventário. É comum  que para grande parte destes itens o monitoramento preditivo seja inviável, e uma alternativa de predição seja a análise de séries temporais intermitentes. Para propor melhorias nesse processo, este artigo analisou a demanda real de peças de reposição de uma empresa do setor de mineração. Este artigo procurou avaliar como a otimização de parâmetros de suavização e inicialização pode beneficiar o desempenho de modelos de predição. Para isto, foram aplicados métodos descritos na literatura, juntamente com recursos de otimização de parâmetros presentes no algoritmo de uma rotina computacional específica da plataforma R-Studio. Para pesquisas futuras, sugere-se uma associação com o aprendizado de máquina, que é uma área dedicada ao desenvolvimento de algoritmos que aprendem com os dados e que contribui para o processo de modelagem e predição.