Modelagem auto-regressiva na previsão de demanda dos produtos de uma empresa do setor químico

Abstract

Considering the high competitiveness in the industrial chemical sector, demand forecast is a relevant factor for decision-making. There is a need for tools capable of assisting in the analysis and definition of the forecast. In that sense, the objective is to generate the chemical industry forecast using an advanced forecasting model and thus verify the accuracy of the method. Because it is time series with seasonality, the model of seasonal autoregressive integrated moving average - SARIMA generated reliable forecasts and acceding to the problem analyzed, thus enabling, through validation with real data improvements in the management and decision making of supply chain

Levando em consideração a alta competitividade no setor químico industrial, a previsão da demanda é fator relevante para tomada de decisões. Neste contexto, a aplicação de métodos quantitativos pode auxiliar na análise e definição da previsão. Nesse sentido, o objetivo desse trabalho é gerar a previsão para os produtos da indústria química estudada utilizando um modelo avançado de previsão, e assim verificar a confiabilidade do modelo de previsão. Por se tratar de séries temporais com sazonalidade, o modelo de médias móveis integradas sazonais auto-regressivas - SARIMA gerou previsões confiáveis e aderentes ao problema analisado, possibilitando assim, por meio da validação com os dados reais, melhorias na gestão e tomada de decisão da cadeia de suprimentos