Prof. Dr. Napoleão Verardi Galegale
Prof. Dr. Adilson Carlos Yoshikuni
Prof. Dr. Marcelo Duduchi Feitosa
SILVA, R. P. Aplicação de Machine Learning para análise do Market Share e previsão de demanda de equipamentos importados para o mercado de saúde. 91 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Gestão e Tecnologia em Sistemas Produtivos). Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza, São Paulo, 2020.
Entender o comportamento econômico de um mercado ou de um segmento específico requer inúmeros processos. Estes processos abrangem desde a captura de cada fonte de dados, as normatizações tecnológicas que percorrem o formato do dado de sua origem até sua consolidação, sua homogeneização e ainda o enriquecimento que possa transformá-lo em informação de mercado e aferir a demanda e níveis adequados de inventários. O presente trabalho tem por objetivo desenvolver um protótipo e apresentá-lo como uma solução computacional com base em algoritmos de Machine Learning, que permita determinar o Market Share das indústrias de equipamentos importados para o mercado de saúde no Brasil e também melhorar a gestão da demanda e inventário destes sistemas produtivos. A natureza do objeto dessa pesquisa é de Design Science Research (DSR) para produzir o referido protótipo, que foi desenvolvido com base nos requisitos levantados por meio de um estudo de campo com empresas importadoras de equipamentos médico-hospitalares. A base de dados foi obtida por meio dos dados governamentais abertos (DGA) sobre de importação de produtos, disponíveis no website da Receita Federal Brasileira, utilizando recursos de Robotic Process Automation (RPA). O protótipo apresentou como resultados: 90% de acurácia no cálculo de Market Share, e um fator R2 na regressão linear simples de 0,97 na previsão de demanda para um crescimento de mercado estimado de 50%.
