Sistema inteligente de gerenciamento de estoque com previsão de compras

Abstract

O presente trabalho aborda o desenvolvimento de um modelo de negócio eletrônico do projeto do Stock Predict, um sistema inteligente de gerenciamento de estoque com previsão de compras, controle de estoques e gestão financeira. Utilizando técnicas avançadas de inteligência de negócios e mineração de dados, o Stock Predict analisa dados históricos de vendas, sazonalidades e tendências de consumo, proporcionando projeções que facilitam o planejamento eficiente dos estoques e a alocação adequada dos recursos financeiros. A proposta do sistema é reduzir desperdícios, evitar a falta de produtos e otimizar processos internos, tornando-se uma ferramenta valiosa para organizações que buscam maior autonomia e precisão em suas operações de suprimentos e finanças. Durante a análise de soluções disponíveis, identificou-se que a maioria dos sistemas existentes é voltada para grandes empresas e apresenta custos elevados, dificultando o acesso de micro, pequenas e médias empresas a esse tipo de tecnologia. Nesse contexto, o Stock Predict surge como uma alternativa inovadora e acessível, especialmente para o mercado de Guaratinguetá-SP, oferecendo funcionalidades adaptadas às necessidades desse segmento. O desenvolvimento do projeto foi fundamentado em pesquisa de mercado e utilizou tecnologias e linguagens de programação atuais, garantindo alinhamento com as demandas específicas das empresas locais e promovendo maior eficiência operacional. Dessa forma, o projeto Stock Predict se apresenta como uma solução viável, acessível e estratégica para empresas de pequeno e médio porte, contribuindo para decisões mais assertivas e sustentáveis.

This paper addresses the development of the Stock Predict project, a system designed to support companies in strategic decision-making, with a special focus on purchase forecasting, inventory control, and financial management. Utilizing advanced business intelligence and data mining techniques, Stock Predict analyzes historical sales data, seasonality, and consumption trends, providing projections that facilitate efficient inventory planning and appropriate allocation of financial resources. The system’s objective is to reduce waste, prevent stock shortages, and optimize internal processes, making it a valuable tool for organizations seeking greater autonomy and accuracy in their supply and financial operations. During the analysis of available solutions, it was identified that most existing systems are aimed at large companies and have high costs, making it difficult for micro, small, and medium-sized enterprises to access this type of technology. In this context, Stock Predict emerges as an innovative and accessible alternative, especially for the Guaratinguetá-SP market, offering functionalities adapted to the needs of this segment. The project’s development was based on market research and utilized current technologies and programming languages, ensuring alignment with the specific demands of local companies and promoting greater operational efficiency. Thus, the Stock Predict project is positioned as a viable, accessible, and strategic solution for small and medium-sized enterprises, contributing to more assertive and sustainable decision-making processes.