Elaborar um modelo para prever a demanda por cimento a nível de estados do Brasil.
A construção civil é uma das grandes engrenagens por trás da atividade econômica no Brasil.
Nesse contexto, a indústria do cimento, material essencial para a grande maioria das construções, surge com uma importância central para esse setor estratégico do país.
Contudo, a falta de um modo bem fundamentado para prever o consumo de cimento é uma dor presente no mercado das cimenteiras, já que uma fábrica de cimento demora entorno de 4 anos para ser contruída, tem um custo de centenas de milhares de dólares, além de precisar de aproximadamente 10 anos para se tornar lucrativa. Além disso, aumentar a capacidade de uma fábrica já existente também não é um tarefa simples, podendo significar 40% dos custos de uma nova fábrica.
Um método mais assertivo de estimar a demanda por cimento, a nível de estados do Brasil, pode auxiliar gestores e empresas a tomar decisões e planejar os próximos passos com maior embasamento.
A proposta do projeto, então, é construir um modelo de inteligência artificial para prever a tendência do consumo de cimento (aumento, estabilidade ou queda), além de estimar quantitativamente essa demanda de a nível de estados do Brasil, e o agregado total do país.
Nosso modelo se baseia em informações de indicadores demográficos e econômicos, dados públicos disponibilizado por organizações como o IBGE, FGV, FIPE, entre outros. Os dados específicos sobre o consumo de cimento foram fornecidos pelo sindicato da indústria cimenteira.
Os dados utilizados, assim como observações, frequência e metadados podem ser encontrados no drive do projeto, aqui
O poster pode ser encontrado aqui
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