Resumo

Gerar um modelo preditivo balizador de preço de venda que resulta em reais por quilograma na venda de estruturas de sistema de armazenagem, analisando a recorrência das vendas passadas do preço por quilograma de determinados clientes por mês.

A grande concorrência entre empresas em busca de inovações e melhorias se torna crescente atualmente, e é natural que as empresas busquem melhorias em processos, capacitação de pessoas e invistam em tecnologia para garantir um diferencial competitivo e melhor participação no mercado.

Realizar a Coleta de dados, verificar a estacionariedade da série, em seguida, realizar a autocorrelação e autocorrelação Parcial e caso a série não for estacionária, é necessario realizar o método Auto-Arima.

Possível verificar ruido branco na série temporal, o que permite concluir que a série temporal tem influencia de parâmetros sem um padrão de sazonalidade e tendência definidos.

Verificar se as séries temporais tem influencias com outras áreas sem ser a influencia do período, como por exemplo, o investimento em Marketing, publicações.

Realizar a previsão de vendas de porta palete de sistema de armazenagem. Esse método poderá ser aplicada para outros tipos de sistema de armazenagem

Generate a sales price predictive beacon model that results in dollars per kilogram on the sale of storage system structures, analyzing the recurrence of past sales of the price per kilogram of certain customers per month.

A grande concorrência entre empresas em busca de inovações e melhorias se torna crescente atualmente, e é natural que as empresas busquem melhorias em processos, capacitação de pessoas e invistam em tecnologia para garantir um diferencial competitivo e melhor participação no mercado.

Carry out Data Collection, check the stationarity of the series, then perform the Autocorrelation and Partial Autocorrelation and if the series is not stationary, it is necessary to perform the Auto-Arima method.

It is possible to verify white noise in the time series, which allows concluding that the time series is influenced by parameters without a defined seasonality and trend pattern.

Check whether the time series influences other areas other than the influence of the period, such as investment in Marketing, publications.

Carry out the sales forecast of pallet truck storage system. This method can be applied to other types of storage systems.