Previsão de vendas com machine learning: implementação do algoritmo prophet em linguagem R

A necessidade de se estabelecer uma gestão de demanda eficaz é uma atividade desafiadora para as organizações e saber lidar com as incertezas do mercado é atividade-chave para assegurar o crescimento e a competitividade de uma empresa. Em uma era, onde é possível armazenar grande volume de dados, utilização de técnicas analíticas avançadas pode trazer informações úteis para os tomadores de decisão. Dessa forma, o presente trabalho foi desenvolvido em uma indústria de médio porte, inserido na cadeia produtiva do mercado de pavimentação de asfalto, como objetivo de utilizar um método de previsão de demanda, utilizando um modelo preditivo com Machine Learning. Utilizando o método de Law e Kelton para construção de modelagem, foi realizado um estudo e optou-se em utilizar o software R e aplicar o algoritmo Prophet, para analisar a série temporal do produto e construir um modelo para validação. Na sequência o modelo foi construído, ajustado para simular a demanda real dos meses subsequentes. Os resultados foram avaliados e interpretados, obtendo um erro máximo de 2,8% e MEP de -7%. O uso de Machine Learning para previsão de demanda foi satisfatório e pode ser considerada como uma ferramenta eficaz para as tomadas de decisão. Uma análise crítica da do método e sugestões para futuras pesquisas conclui este estudo.