Aplicação e análise de métodos de previsão de demanda em uma indústria do ramo de transportes verticais

Abstract

A necessidade de evoluir em um mercado com competitividade crescente obriga as empresas a tomarem decisões embasadas e alinhadas com a realidade específica de cada uma delas. Nesse contexto, a capacidade em prever a demanda e possibilitar um planejamento bem estabelecido, bem como redução dos custos operacionais e níveis de estoque, torna-se crucial para as indústrias do ramo de transportes verticais. Ademais, a fabricação de produtos personalizados (característica marcante do setor em análise) soma-se às dificuldades mencionadas anteriormente, contribuindo assim para a relevância deste estudo. O artigo em questão propõe a aplicação de métodos de previsão de demanda para dados históricos de demanda de uma indústria de transportes verticais, com o objetivo final de selecionar o método que possui melhor capacidade preditiva para ser incorporado nos processos da empresa. Para tanto, previamente à modelagem de dados, é necessário realizar a coleta de dados e selecionar os componentes mais representativos por meio da integração da classificação ABC (que visa selecionar os componentes com maior valor de consumo) com a classificação XYZ, usada na seleção de componentes mais críticos para o processo de fabricação. Por fim, realiza-se a aplicação dos métodos de previsão aos dados dos componentes selecionados, identificando-se o método que apresenta menor erro percentual absoluto médio (MAPE) na porção de teste e, por consequência, a melhor capacidade preditiva em dados não utilizados na construção do modelo. As análises apontaram a necessidade de agrupar dados para reduzir ruídos durante a etapa de treino dos modelos.