Regras de apoio à decisão para o planejamento de compras do mix de produtos de uma empresa de confecções

Abstract

Uma das principais dificuldades encontradas em empresas de micro e pequeno porte é o controle sobre o registro dos dados de produtos vendidos e/ou mantidos em estoque. A gestão sobre o estoque, para esses tipos de empresas, na maioria, ainda é realizada intuitivamente, sem padronização sobre as decisões e dependente da experiência dos gestores/proprietários. No entanto, o avanço da tecnologia incentiva a importância sobre o registro dos dados e dos históricos de transações dos negócios para fundamentar decisões consistentes no sistema produtivo. Por essa perspectiva, técnicas de Inteligência Artificial estão sendo desenvolvidas e aplicadas nas organizações para auxiliar o tratamento de problemas como o de planejamento de compras de produtos para a manutenção de estoques. Uma das técnicas de grande aplicação é a mineração de dados, que utiliza das consultas em bancos de dados estruturados para evidenciar padrões sobre o comportamento das transações registradas. Os benefícios dessa técnica são evidentes para microempresas, tendo em vista a problemática sobre o controle do estoque em função de gastos com itens em excesso ou esgotamento rápido destes com maior rotatividade devido a procura pela demanda. Por tal, foi aplicado o Algoritmo GSP (Generalized Sequential Pattern) e utilizado o software inteligente Weka, para apresentar regras de decisão para o planejamento de compras do mix de produtos em uma empresa de confecções de varejo, localizada na cidade de Agrestina-PE. Após este estudo, o proprietário/decisor, obteve um índice de relevância para algumas categorias de produtos que passaram a ganhar maior destaque durante o processo de reposição de estoque, bem como outras categorias menos relevantes deixaram de ter reposições contínuas. Esses resultados contribuíram significativamente para o processo decisório da empresa, que revelaram o conhecimento implícito na sua base de dados.