Otimização de parâmetros no processo de predição de demanda intermitente / Optimization of parameters in the intermittent demand prediction process

Sérgio Neri de Almeida, José Helvécio Martins

Abstract


O planejamento adequado de peças de resposição pode otimizar o estoque, favorecendo o nível de serviço requerido e minimizando faltas e excessos no inventário. É comum  que para grande parte destes itens o monitoramento preditivo seja inviável, e uma alternativa de predição seja a análise de séries temporais intermitentes. Para propor melhorias nesse processo, este artigo analisou a demanda real de peças de reposição de uma empresa do setor de mineração. Este artigo procurou avaliar como a otimização de parâmetros de suavização e inicialização pode beneficiar o desempenho de modelos de predição. Para isto, foram aplicados métodos descritos na literatura, juntamente com recursos de otimização de parâmetros presentes no algoritmo de uma rotina computacional específica da plataforma R-Studio. Para pesquisas futuras, sugere-se uma associação com o aprendizado de máquina, que é uma área dedicada ao desenvolvimento de algoritmos que aprendem com os dados e que contribui para o processo de modelagem e predição.

 


Keywords


Predição, Demanda intermitente, Séries temporais, Estoque, Otimização.

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DOI: https://doi.org/10.34117/bjdv6n9-215

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