Aplicação de machine learning para análise do market share e previsão de demanda de equipamentos importados para o mercado de saúde - SILVA, Reginaldo Pereira da (UPEP - Unidade de Pós-graduação, Extensão e Pesquisa, 2020)
Entender o comportamento econômico de um mercado ou de um segmento específico requer inúmeros processos. Estes processos abrangem desde a captura de cada fonte de dados, as normatizações tecnológicas que percorrem o formato do dado de sua origem até sua consolidação, sua homogeneização e ainda o enriquecimento que possa transformá-lo em informação de mercado e aferir a demanda e níveis adequados de inventários. O presente trabalho tem por objetivo desenvolver um protótipo e apresentá-lo como uma solução computacional com base em algoritmos de Machine Learning, que permita determinar o Market Share das indústrias de equipamentos importados para o mercado de saúde no Brasil e também melhorar a gestão da demanda e inventário destes sistemas produtivos. A natureza do objeto dessa pesquisa é de Design Science Research (DSR) para produzir o referido protótipo, que foi desenvolvido com base nos requisitos levantados por meio de um estudo de campo com empresas importadoras de equipamentos médico-hospitalares. A base de dados foi obtida por meio dos dados governamentais abertos (DGA) sobre de importação de produtos, disponíveis no website da Receita Federal Brasileira, utilizando recursos de Robotic Process Automation (RPA). O protótipo apresentou como resultados: 90% de acurácia no cálculo de Market Share, e um fator R2 na regressão linear simples de 0,97 na previsão de demanda para um crescimento de mercado estimado de 50%.

Understand the market economic behaviors of a market or a specific segment requires innumerous processes, which goes from each source of data capture, technological standardization. From the data format on the origin to the consolidation itself, its homogenization and even in the enrichment that can transform it into market information, as well as gauge the demand and adequate levels of inventories. The current work aims to develop a prototype and present it as a computational solution based on Machine Learning algorithms, which allows determining the Market Share of the equipment industries imported to the health market in Brazil as well as improving demand management and inventory of these productive systems. The nature of the object of this research is Design Science Research (DSR) to produce the referred prototype, which was developed based on the requirements raised through a field study with companies that import hospital medical equipment. The database was obtained through open government data (DGA) on product imports, available on the website of the Brazilian government website, using Robotic Process Automation (RPA) resources. The prototype presented as results: 90% accuracy in the calculation of Market Share, and a R2 factor in the simple linear regression of 0.97 in the demand forecast, for an estimated market growth of 50%.
Machine learning application to analyze market share and demand forecasting for the imported equipment to the healthcare market
Keywords: Machine learning; Análise de dados; Saúde; Equipamentos e provisões hospitalares; Robótica (automação); Administração financeira; Administração de risco; Inteligência artificial