Uma metodologia para a previsão de demanda de produtos utilizando redes neurais artificiais de funções de bases radiais modificadas e uma proposta de logística de reposição

Abstract

Resumo: Um dos principais problemas enfrentados no planejamento estratégico da cadeia de suprimentos de qualquer empresa é a previsão de demanda dos produtos e/ou serviços necessários. Obter informações da tendência do comportamento da demanda futura é imprescindível para a melhoria do nível de serviço em todos os setores de uma empresa. O problema abordado neste trabalho é a previsão de vendas de produtos aplicada a um sistema de reposição no varejo supermercadista. A programação de reposição de produtos pode ser otimizada de forma a maximizar a satisfação dos clientes (encontrando seus produtos nas lojas), minimizando a ruptura (falta de produtos nas gôndolas) dos mesmos e evitando a superestocagem. Estuda-se neste trabalho, de uma forma particular, o problema da ruptura que pode ocorrer na transição de produtos do Centro de Distribuição (CD) à Loja (CD-Loja). Utiliza-se, para isso, um método quantitativo clássico para a previsão de séries temporais, o algoritmo das Redes Neurais Artificiais de Função de Base Radial ou, simplesmente, Redes de Bases Radiais (RBF). Propõe-se neste trabalho, além de uma modificação no algoritmo das RBF, também um método qualitativo de interpretação dos resultados de previsão, com o estabelecimento de limites de estoque para cada produto de cada loja da rede. Analisou-se vários algoritmos de agrupamentos de padrões que podem ser utilizados na 2ª etapa do algoritmo das RBF e uma forma otimizada para se definir os seus parâmetros. Para melhor ilustrar a proposta, tomou-se por base dados reais de uma rede supermercadista, a qual utilizava o algoritmo das médias móveis para a previsão das séries temporais aplicado a um método de reposição baseada no tradicional método do ponto de pedido. Os resultados obtidos foram altamente satisfatórios reduzindo a ruptura CD-Loja, em média, de 12% para menos de 1% nos hipermercados e de 15% para cerca de 2% nos supermercados, gerando inúmeras vantagens competitivas para a empresa.