Previsão de venda de produtos em uma indústria de telecomunicação utilizando redes neurais artificiais

• Main Author: Silva, Rafael Schardosin
• Other Authors: http://lattes.cnpq.br/4658545839496086
• Language: Portuguese
• Published: Universidade do Vale do Rio do Sinos 2015
• Subjects: Ciências Exatas e da Terra; telecomunicação; venda de produtos; redes neurais artificiais; product sales; telecommunication; artificial neural networks
• Online Access: http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/2290

Made available in DSpace on 2015-03-05T14:01:49Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 29 === Nenhuma === Este trabalho tem por objetivo apresentar uma proposta para a previsão de vendas de produtos, com fundamentação teórica, por meio da utilização de Redes Neurais Artificiais, utilizando como estudo de caso uma indústria que desenvolve produtos para o ramo de telecomunicação. Atualmente, realizar previsões de venda nas empresas é fundamental para reduzir seus custos com gastos desnecessários em recursos humanos e materiais e aumentar sua liquidez, sem perder a qualidade que os clientes estão acostumados, no sentido de evitar atrasos nos prazos de entrega dos produtos. O problema abordado nesta dissertação é importante para quase todas as áreas das indústrias, uma vez que a correta previsão de vendas permite às indústrias uma melhor organização de seu setor produtivo, permitindo a antecipação da quantidade ideal de matéria-prima a ser adquirida, o alinhamento de sua linha de produção, de modo a não ocorrerem alterações bruscas em seus layouts de fábrica, e um maior controle de seus níveis de estoque, reduzindo e === This work has the objective to present a methodology to predict product sales using artificial neural networks, as a study case was treated the periodic sales volume of an industry which develops products to the telecommunication area. Nowadays, realize sales prediction in the companies is crucial to reduce the costs with human resources, materials and increase the liquidity, without loose the quality which the clients are familiarized, avoiding delays in the products deliveries. The problem which this dissertation tackles is important to several kinds of industries, once a precise sales prediction allow the industries to organize themselves in a better way. It allows the company to know anticipated the material to be acquired, align their productions lines, avoiding an abrupt change in the factory layouts and offers a better control of their stocks. The study realized and the solution proposed are based on Artificial Neural Networks, applied to predict product sales using the sales history and the insertion