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

Autores

DOI:

https://doi.org/10.51359/2317-0115.2022.256847

Palavras-chave:

indústria têxtil, inteligência artificial, predição

Resumo

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.

Referências

ABIT - Associação Brasileira da Indústria Têxtil e de Confecção. Perfil do Setor. 2022.

Disponível em: https://abit.org.br/cont/perfil-do-setor. Acesso em: 19/10/2022

BOCK, Tim. What is a Correlation Matrix. Displayr, 16/08/2018. Disponível em:

https://www.displayr.com/what-is-a-correlation-matrix/. Acesso em: 10/07/2022

CAY, Ahmet et al. Prediction of the air permeability of woven fabrics using neural networks.

International Journal of Clothing Science and Technology, v. 19, n. 1, p. 18-35, 2007.

CSV. Disponível em: https://docs.python.org/pt-br/3/library/csv.html. Acesso em

/01/2022.

DOLLIN, Tansim. Top 10 benefits: Take your business to the next level with an AI chatbot.

Nice, 2021. Disponível em: https://www.nice.com/blog/top-10-benefits-take-your-businessto-the-next-level-with-an-ai-chatbot. Acesso em: 25/07/2022.

FERNÁNDEZ-CARAMÉS, Tiago M.; FRAGA-LAMAS, Paula. Towards the Internet of

smart clothing: A review on IoT wearables and garments for creating intelligent connected etextiles. Electronics, v. 7, n. 12, p. 405, 2018.

JAVA SWING. Disponível em: https://www.devmedia.com.br/java-swing-conheca-oscomponentes-jtextfield-e-jformattedtextfield/30981. Acesso em 09/01/2022

JIERULA, Alipujiang et al. Study on accuracy metrics for evaluating the predictions of

damage locations in deep piles using artificial neural networks with acoustic emission data.

Applied Sciences, v. 11, n. 5, p. 2314, 2021.

HUANG, He; LIU, Qiurui. Intelligent retail forecasting system for new clothing products

considering stock-out. Fibres & Textiles in Eastern Europe, n. 1 (121), p. 10--16, 2017.

KAGGLE. US Clothing Retail Sales Dataset, 2022. Disponível em:

https://www.kaggle.com/datasets/anuraggupta29/us-clothing-retail-sales-dataset. Acesso em:

/09/2022.

KAPUT, Mike. AI for sales: What you need to know. Marketingaiintitute, 2022. Disponível

em: https://www.marketingaiinstitute.com/blog/ai-in-sales. Acesso em: 25/07/2022.

KERAS. Disponível em: https://keras.io/ Acesso em 07/10/2021.

KOTLIN. Disponível em: https://kotlinlang.org. Acesso em 09/01/2022.

LIMA, Ramalho. Representante de importadoras defende zerar taxas de importações.

Tecmundo, 24/07/2019. Disponível em: https://www.tecmundo.com.br/mercado/144135-

representante-importadoras-defende-zerar-taxa-importacoes.htm. Acesso em: 20/08/2022

LUIS, Anderson. Indústrias têxteis no Brasil: Perspectiva para 2022. Labra, 20/04/2022.

Disponível em: https://blog.labra.com.br/industrias-texteis-no-brasil. Acesso em: 15/07/2022

PDFTABLE. Disponível em: https://pdftables.com/pdf-to-excel-api. Acesso em 09/01/2022.

PYTHON. Disponível em: https://www.python.org. Acesso em 09/01/2022.

SARKAR, Dipanjan; BALI, Raghav; SHARMA, Tushar. Practical machine learning with

python. A Problem-Solvers Guide To Building Real-World Intelligent Systems. Berkely:

Apress, 2018.

SUZUKI, Kenji (Ed.). Artificial neural networks: industrial and control engineering

applications. BoD–Books on Demand, 2011.

SIKKA, Monica Puri; SARKAR, Alok; GARG, Samridhi. Artificial intelligence (AI) in

textile industry operational modernization. Research Journal of Textile and Apparel, 2022.

TABULAS-PY. Disponível em: https://pypi.org/project/tabula-py/. Acesso em 09/01/2022.

TENSORFLOW. Disponível em: https://www.tensorflow.org/?hl=pt-br Acesso em

/10/2021.

TKINTER. Disponível em: https://docs.python.org/pt-br/3/library/tk.html. Acesso em

/01/2022.

TUMELERO, Naína. Um guia rápido sobre metodologia de pesquisa. Mettzer, 25/09/2019.

Disponivel em: https://blog.mettzer.com/metodologia-de-pesquisa/. Acesso em: 17/07/2022

WEI, Xiong. The application and development of artificial intelligence in smart clothing. In:

IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing, 2018. p. 012017.

WONG, Wai Keung; CHAN, C. K. An artificial intelligence method for planning the clothing

manufacturing process. Journal of the Textile Institute, v. 92, n. 2, p. 168-178, 2001.

YASIR, Muhammad et al. Machine learning–assisted efficient demand forecasting using

endogenous and exogenous indicators for the textile industry. International Journal of

Logistics Research and Applications, p. 1-20, 2022.

YULDOSHEV, Nuritdin; TURSUNOV, Bobir; QOZOQOV, Saidmuhtor. Use of artificial

intelligence methods in operational planning of textile production. Journal of process

management and new technologies, v. 6, n. 2, p. 41-51, 2018.

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Publicado

2022-12-19

Edição

Seção

Artigos