Método de previsão de vendas e estimativa de reposição de itens no varejo da moda

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Santos, Graziele Marques Mazuco dos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Escola Politécnica; Brasil; PUCRS; Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
• Palavras-chave em Português: Mineração de Dados; Séries Temporais; Previsão de Vendas; Indústria da Moda; Dynamic Time Warping; Data Mining; Time Series; Sales Forecast; Fashion Industry; CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/8171

A previsão de vendas no varejo da moda é um problema complexo e um dos componentes essenciais da cadeia de suprimento, sendo utilizada tanto para previsão de longo prazo quanto para a previsão de curto prazo. A previsão de longo prazo é importante pois é difícil, em termos de produção, enfrentar o desvio da demanda em um curto espaço de tempo, então a previsão antecipada permite aumentar a capacidade de resposta da cadeia de suprimento. A previsão de curto prazo é importante para o acompanhamento da demanda, visando a adequação do nível de estoque. No varejo da moda a alta rotatividade, o curto ciclo de vida dos produtos e a consequente ausência de dados históricos dificulta a geração de previsões precisas. Para lidar com esse problema, há na literatura três principais abordagens: estatística, baseada em inteligência artificial e híbrida, que combina estatística e inteligência artificial. Esta pesquisa propõe um método de previsão de vendas em duas etapas: (1) previsão de longo prazo, que pretende detectar diferentes grupos de produtos com ciclos de vida semelhantes, permitindo assim a identificação do comportamento médio de cada um dos grupos e (2) previsão de curto prazo que busca associar os produtos novos nos grupos identificados na etapa de longo prazo e ajustar a curva de vendas levando em consideração fatores conservadores, otimistas ou pessimistas. Além disso, nesta etapa é possível realizar a previsão de reposição de itens. Como diferencial, o método proposto utiliza a medida de distância Dynamic Time Warping, identificada na literatura como adequada para lidar com séries temporais. O método é testado utilizando dois conjuntos de dados reais de varejistas da moda, foram realizados dois experimentos, que demonstram a qualidade da contribuição.