Previsão de roubo de cargas no Estado de São Paulo: um estudo de caso
O presente estudo tem o objetivo de realizar previsão de roubos de carga no Estado de São Paulo, e verificar o melhor modelo para cada região do Estado. Para alcançar o objetivo foi realizado a previsão com séries temporais, através do software Crystal Ball e da linguagem de programação Python com a...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Sindicato das Secretárias do Estado de São Paulo (SINSESP) |
| Repositorio: | GeSec |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:ojs2.revistagesec.org.br:article/3786 |
| Acceso en línea: | https://ojs.revistagesec.org.br/secretariado/article/view/3786 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Previsão Séries Temporais Roubo de Carga Python Crystal Ball |
| Sumario: | O presente estudo tem o objetivo de realizar previsão de roubos de carga no Estado de São Paulo, e verificar o melhor modelo para cada região do Estado. Para alcançar o objetivo foi realizado a previsão com séries temporais, através do software Crystal Ball e da linguagem de programação Python com a biblioteca PyCaret. Através da aplicação das ferramentas foi possível analisar variados modelos e selecionar os melhores, com isso os escolhidos para as previsões foram o modelo ETS, para a Capital Paulista, e SARIMA, para a região da Grande São Paulo, pois estes proveram resultados mais satisfatórios para as regiões em estudo, apresentando MAPE de 9% e 7,45% respectivamente. Espera-se que as previsões possam nortear planejamentos logísticos e gerenciamento de riscos, que possibilite a diminuição do roubo de carga, e consequentemente a diminuição dos custos por esse tipo de perda, que geram grandes prejuízos para as empresas e é um desafio para o transporte de carga no Brasil. |
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