Previsão de demanda de longo prazo aplicada a uma empresa do varejo de cosméticos utilizando o Prophet Autores Ana Clara Chaves Sousa Universidade Federal da Paraíba https://lnkd.in/dJ9SCqws Yuri de Almeida Malheiros Barbosa Universidade Federal da Paraíba https://lnkd.in/dnXJbzFA Telmo de Menezes e Silva Filho University of Bristol https://lnkd.in/dci6q9m6 Thaís Gaudencio do Rêgo Universidade Federal da Paraíba https://lnkd.in/d3UPsq9C DOI: https://lnkd.in/drKYDHwk Palavras-chave: Gestão da Cadeia de Abastecimento, Previsão de Demanda, Séries Temporais, Prophet Resumo A disseminação da tomada de decisão baseada em dados tem sido impulsionada pela abundância de informações e pelo aumento da capacidade de processamento computacional. Para apoiar esse processo decisório, é viável extrair conhecimento e realizar previsões por meio da Ciência de Dados. Dentro da Gestão da Cadeia de Abastecimento, um desafio comum é fazer a previsão de demanda utilizando dados históricos. Prever o volume de vendas de uma empresa é complexo. Superestimar a demanda leva a desperdícios de estoque, enquanto subestimar causa ruptura. Neste estudo de caso, será feita a previsão de demanda de longo prazo (30 semanas) para dois canais de vendas diferentes de uma empresa do segmento da indústria e do varejo do mercado de Higiene Pessoal, Perfumaria e Cosméticos. Foi utilizado o algoritmo Prophet. Após implementada a metodologia, os resultados mostraram que a semana 30 apresentou um WAPE de 4% e 5% para os canais Loja e Venda Direta, respectivamente. Ao analisar o erro na trigésima semana para as três categorias de produtos mais comercializados, observou-se que o maior erro registrado foi de 9,36%. Esse resultado sugere que a metodologia empregada alcançou desempenho satisfatório.
