Resumen de Modelos preditivos para o setor têxtil: estudo de Caso de uma empresa de confecções do polo Agreste de Pernambuco.

Henrique Pablo Pinheiro dos Santos Pimentel, Edson Moura Silva, Ermeson Andrade, Danilo Ricardo Barbosa de Araújo

• English

  The textile sector has shown constant growth in recent years and Brazil occupies the  fourth  position  inthe  world  in  the  clothing  niche.  The  growing  demand  for  textiles reinforces  the  importance  of  technologies  and  intelligent  systems  that  contribute  to  the continued expansion of the sector. In this sense, this paper analyzes different approaches for predicting important variables for a textile company, in order to allow the use of the predictive models  obtained  as  auxiliaries  in  future  optimization  and  planning  tools.  A  system  with graphical interface was developed to facilitate the visualization and manipulation of the data and  the  proposal  was  evaluated  on  the  data  of  a  partner  company  of  the  Polo  Agreste considering the technique with better performance according to previous studies. The results obtained reinforce that the approach is promising, presenting a mean square error of 1.20×10-2for the prediction of the value produced and 4.37×10-2for the production cost.

• português

  O setor têxtil tem apresentado crescimento constante nos últimos anos e o Brasil ocupa a quarta posição mundial no nicho de vestuário. A crescente demanda de têxteis reforça a importância de tecnologias e sistemas inteligentes que contribuam para a continuidade de expansão do setor. Neste sentido, este artigo analisa diferentes abordagens para predição de variáveis importantes para uma empresa têxtil, de modo a permitir o uso dos modelos preditivos obtidos como auxiliares em futuras ferramentas de otimização e planejamento. Foi desenvolvido um sistema com interface gráfica para facilitar a visualização e manipulação dos dados e a proposta foi avaliada sobre os dados de uma empresa parceira do Polo Agreste considerando a técnica de predição com melhor desempenho nos estudos anteriores. Os resultados obtidos reforçam que a abordagem é promissora, apresentando um erro quadrático médio de 1,20×10-2 para a predição do valor total produzido e 4,37×10-2 para o custo de produção.