No mundo dos negócios, na saúde, na economia e em diversas outras áreas, a capacidade de prever tendências e comportamentos futuros é uma atividade cada vez mais comum.

Um dos principais instrumentos para essa tarefa é a análise e modelagem de séries temporais. Compreender sua importância, bem como o papel das técnicas estatísticas e da Inteligência Artificial (IA) nesse contexto, capacita as empresas a tomar decisões mais informadas e aproveitar oportunidades emergentes. É o que trazemos agora para você, junto com um caso de uso.

Boa leitura.

O Que é Análise de Séries Temporais?

Uma série temporal é um conjunto de observações coletadas em intervalos sequenciais e regulares ao longo do tempo. A análise dessas séries busca identificar padrões, tendências, sazonalidades e outras características que possam auxiliar na previsão de valores futuros.

Técnicas Estatísticas

Antes da popularização da IA, a análise estatística era o principal meio de modelagem de séries temporais. Modelos como ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) e modelos de decomposição de tendência sazonal têm sido utilizados há décadas para prever a evolução de variáveis econômicas, financeiras, climáticas, entre outras.

Essas técnicas estatísticas são fundamentais para identificar e compreender as componentes das séries temporais, como tendência, sazonalidade e resíduos e ainda são amplamente usadas no mundo dos negócios, principalmente quando a interpretação do modelo é um requisito mandatório em um projeto de análise e modelagem de séries temporais.

O Advento da Inteligência Artificial

Com o crescimento explosivo da capacidade computacional e o avanço das técnicas de aprendizado de máquina, a IA começou a desempenhar um papel importante na modelagem de séries temporais. Redes neurais recorrentes (RNNs), em particular, e suas variantes, como as LSTM (Long Short-Term Memory), provaram ser particularmente adeptas na captura de padrões complexos em séries temporais. Mais recentemente, variações do modelo Transformer vêm sendo usadas com sucesso para a previsão de séries temporais.

A principal vantagem da IA sobre as técnicas estatísticas tradicionais é sua capacidade de modelar não-linearidades complexas e interações que podem ser difíceis (ou impossíveis) de capturar com métodos estatísticos. Por outro lado, perdemos bastante em interpretabilidade do modelo.

Aplicações e Benefícios

A capacidade de analisar e modelar séries temporais tem uma ampla variedade de aplicações:

  • Economia e Finanças: Prever índices de bolsa, taxas de câmbio ou indicadores econômicos.
  • Energia: Previsão da demanda e oferta de energia, fundamental para otimizar a geração e distribuição.
  • Saúde: Monitoramento da evolução de epidemias ou previsão de demanda hospitalar.
  • Varejo: Previsão de vendas para otimizar o gerenciamento de estoque e a logística.
  • Clima: Modelagem da evolução climática, com implicações em agricultura, turismo e gestão de desastres.

A modelagem eficaz de séries temporais permite que organizações e indivíduos se antecipem a eventos, otimizem recursos e tomem decisões informadas.

Caso de Uso

Como Cientista de Dados ou Engenheiro de IA, você trabalha em uma indústria de produtos alimentícios e recebeu uma demanda para otimizar os processos de produção. A administração está interessada em aumentar a eficiência, reduzir o desperdício e melhorar o planejamento da produção, a fim de atingir vantagem competitiva no mercado.

O objetivo é utilizar Inteligências Artificial para prever a demanda de insumos por turno de fabricação com base em diversos indicadores como rendimento, defeitos, disponibilidade de máquinas e eficiência. As previsões devem ser feitas em diferentes horizontes de tempo (curto, médio e longo prazo), para permitir que diferentes departamentos da empresa possam tomar decisões informadas.

O Desafio:

A complexidade deste projeto reside em lidar com uma série temporal multivariada, que tem diversas variáveis que interagem entre si ao longo do tempo. Além disso, a produção industrial está sujeita a inúmeros fatores externos, como variações no mercado, sazonalidade e interrupções na cadeia de suprimentos, que devem ser considerados.

A Solução Proposta:

Para resolver este desafio, usaremos no projeto o modelo Temporal Fusion Transformer (TFT). Este é um modelo de aprendizado profundo (Deep Learning) projetado especificamente para modelagem de séries temporais multivariadas de alta dimensão, oferecendo maior precisão nas previsões ao capturar relações complexas e padrões temporais.

Resultados Esperados:

• Um modelo preditivo robusto que possa prever a demanda de insumos por turno.
• Diferentes horizontes de previsão.
• Relatório detalhado que explique a importância de diferentes variáveis nos resultados previstos, ajudando na tomada de decisões estratégicas.
• Previsão de mais de uma variável alvo!

Benefícios para o Negócio:

• Aumento da eficiência operacional através de um planejamento de produção mais preciso.
• Redução de custos e desperdícios, ajustando a produção com base nas previsões.
• Melhoria da agilidade da empresa, permitindo respostas mais rápidas a mudanças no mercado e interrupções na cadeia de suprimentos.

Ao concluir este projeto, a empresa não só terá uma ferramenta de IA robusta para otimizar seus processos de produção, mas também terá conseguido uma vantagem estratégica significativa no mercado industrial cada vez mais competitivo.

Conclusão

A análise e modelagem de séries temporais desempenham um papel crucial em muitas áreas, facilitando a previsão e a tomada de decisão. Embora técnicas estatísticas tradicionais continuem relevantes, a IA trouxe novas possibilidades e complexidades à mesa. A integração de ambas as abordagens oferece as melhores chances de sucesso em um mundo cada vez mais dominado por dados e informação.

Equipe DSA