Este projeto de Ciência de Dados tem como objetivo desenvolver um modelo de previsão para identificar possíveis atrasos na entrega de pedidos em uma cadeia de suprimentos. Atrasos na entrega podem resultar em impactos negativos, como insatisfação do cliente e custos adicionais.
O foco principal será a utilização do algoritmo Random Forests, uma técnica popular de aprendizado de máquina baseada em árvores de decisão. O Random Forests é conhecido por sua capacidade de lidar com dados complexos, identificar padrões e fornecer previsões precisas em problemas de classificação.
O projeto envolverá as seguintes etapas:
- Coleta de Dados: Será realizada a coleta de dados históricos da cadeia de suprimentos, incluindo informações sobre pedidos, datas de entrega, fornecedores, rotas de transporte, características dos produtos, entre outros dados relevantes.
- Pré-processamento: Os dados serão analisados e pré-processados para lidar com valores ausentes, outliers e realizar transformações necessárias, garantindo a qualidade dos dados.
- Engenharia de Recursos: Serão criados recursos adicionais a partir dos dados existentes para melhorar a capacidade preditiva do modelo, como características de sazonalidade, características dos fornecedores, distâncias entre locais, entre outros.
- Divisão do Conjunto de Dados: O conjunto de dados será dividido em conjuntos de treinamento e teste, permitindo a avaliação da precisão e desempenho do modelo.
- Treinamento do Modelo: O algoritmo Random Forests será treinado utilizando o conjunto de treinamento, ajustando os parâmetros e otimizando o desempenho do modelo.
- Avaliação do Modelo: O modelo treinado será avaliado usando o conjunto de teste, medindo métricas como precisão, recall, acurácia e curvas ROC para determinar sua eficácia na previsão de atrasos na entrega.
- Implantação e Monitoramento: Uma vez que o modelo seja considerado satisfatório, ele poderá ser implementado em um ambiente de produção para fornecer previsões em tempo real. Será necessário monitorar o desempenho contínuo do modelo e fazer ajustes conforme necessário.
Ao concluir este projeto, espera-se obter um modelo de previsão robusto capaz de identificar pedidos com maior probabilidade de atraso na entrega na cadeia de suprimentos. Isso permitirá a adoção de medidas proativas para mitigar esses atrasos, melhorar a eficiência operacional e aumentar a satisfação do cliente.