Desenvolvimento de modelo de previsão de demanda para uma empresa do setor automobilístico.

Abstract

A complexidade do mercado industrial, com sua sensibilidade, oscilações e incertezas destacam a necessidade de métodos e ferramentas que sejam eficazes na compreensão e antecipação de cenários futuros. Dentro desse contexto, a problemática geral desse trabalho está centrada na busca por métodos de previsão de vendas que facilitem a adaptação a volatilidade do mercado para uma empresa da indústria automobilístico na área de acumulação de energia. Seguindo o modelo de pesquisa exploratória, a definição do método de previsão consiste nas etapas de coleta de dados históricos de vendas, divisão do conjunto de dados em treinamento e teste, a aplicação dos modelos de Regressão Linear, Suavização Exponencia com Tendência e Sazonalidade, ARIMA e Média móvel simples e a comparação dos resultados de cada modelo gerada. O objetivo principal consiste em avaliar a eficácia dos métodos de previsão mencionados, destacar suas vantagens e limitações e direcionar, fornecendo insights para gestores sobre a escolha adequada dos métodos de previsão de demanda. Dos métodos apresentados, o que apresentou o melhor resultado foi o SARIMA, por se tratar de um modelo preparado para lidar com a sazonalidade de uma amostra, e conseguiu prever com melhor assertividade que todos os outros modelos testados. Com isso, foi realizada a previsão para o horizonte de dois meses, que podem dar suporte no desenvolvimento dos planos de produção. Além disso, o trabalho mostrou que com métodos de previsão simples, que requerem poucos recursos computacionais, e ferramentas de fácil acesso, havendo o conhecimento teórico de aplicação dos métodos, as empresas podem minimizar os impactos de um mercado instável prevendo com considerável acuracidade cenários futuros, oferecendo uma base que possibilita tomadas de decisões mais seguras e sustentáveis.