Previsão de séries temporais com redes neurais artificiais aplicada à demanda



  1. Resumo
  2. Introdução
  3. Sistemas de apoio à decisão
  4. Previsão de séries temporais aplicada ao consumo
  5. Desenvolvimento do sistema
  6. Metodologia de pesquisa
  7. Resultados e discussao
  8. Conclusão
  9. Referências
  10. Apendice

EPÍGRAFE

"Quando uma criatura humana desperta para um grande sonho e sobre ele lança toda a força de sua alma, todo o universo conspira a seu favor."

Goethe

RESUMO

Este trabalho mostra um sistema de informação que ajuda gestores na tomada de decisão para o desenvolvimento de estratégia competitiva nas organizações pela previsão de futuros cenários. Pelo uso de dados coletados em situações similares e das redes neurais artificiais para realizar previsões de séries temporais, o sistema pode decidir em favor de níveis acurados de cenários futuros que melhorem o investimento em recursos e produção. Os resultados mostram que o sistema alcançou níveis satisfatórios na previsão de séries temporais e pode diminuir erro humano nas estratégias de compra, venda e produção.

Palavras-chave: Série Temporal – Rede Neural Artificial – Business Intelligence

ABSTRACT

This work presents an information system that helps managers on decision making, for developing of competitive strategy in organizations by prevision of future scenes. By the use of collected data in similar situations in the past and of neural network to realize predictions of time series, the system decides in favor of accurate levels in future scenes that improve investment in resources and production. The results shown that system reached satisfactory levels of time series prediction and can decrease human error in the strategy of buying, selling and production.

Keywords: Time series – Artificial Neural networks – Business Intelligence.

1 INTRODUÇAO

O sucesso de uma empresa depende fortemente de sua capacidade de planejamento e de criação de estratégias capazes de torná-la competitiva. Dessa forma tornam-se inadmissíveis decisões puramente baseadas em experiência ou instinto.

O mercado globalizado e altamente competitivo não permite a possibilidade de erro. Para tal, há necessidade de criação de históricos para que a partir desses se consiga criar modelos e posteriormente previsões que auxiliem na melhoria da empresa e na minimização de prejuízos causados em decorrência de decisões mal planejadas. Em ultima análise, pode-se dizer que as previsões criam condições de visualizar um cenário futuro sem, entretanto, colocar em risco os objetivos da organização. É através delas, que fatores fundamentais podem ser ajustados fazendo com que o resultado não seja muito distante do planejado.

Existem diversas formas de se obter previsões, desde métodos puramente subjetivos (opinião de especialistas) e modelos causais ou explanatórios (econométricos), até métodos extrapolativos (séries temporais) ou mesmo uma combinação destes (MAKRIDAKIS apud BRESSAN, s.d.)

 

É fato que os sistemas de informações atuais fornecem meios de coleta de dados pelos quais se pode tirar boa parte das conclusões a respeito de qual caminho seguir. Sistemas Integrados de Gestão(ERP) juntamente com Data warehouses são os principais exemplos. Através do Sistema de Gestão os dados dos diversos setores estarão integrados e com a ajuda de Data warehouses pode-se coletar todos os dados necessários para a futura análise.

No entanto, apesar de haver dados disponíveis, na maioria dos casos, as organizações simplesmente não compreendem a necessidade da análise dos mesmos e realizar projeções. Subutilizam as informações disponíveis, tornando seus recursos de Ti meramente como parte da burocracia empresarial.

Uma boa maneira de se utilizar históricos de situações passadas visando criar modelos que auxiliem nas estimativas de situações futuras é através da criação de séries temporais.

Uma série temporal pode ser descrita como uma coleção de observações feitas sequencialmente ao longo do tempo. Deste modo, podemos representar uma série temporal como um grafico que descreve o comportamento de uma determinada variável ao longo do tempo.

"Através de caracteristicas encontradas nas séries temporais como ciclos, tendências e sazonalidades, pode-se construir modelos matemáticos a partir dos quais seja possível prever valores futuros da série" (EHLERS, 2007).

O presente trabalho espera demonstra como as séries temporais podem ser usadas no processo econômico e na tomada de decisão das empresas. Será apresentado um estudo de caso onde informações colhidas sobre a saída de produtos, em um período passado de uma empresa, serão utilizadas para prever o comportamento do mercado para o período.


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