Bradesco Seguros

• Otimização de processos utilizando modelos preditivos

Atualmente, a companhia utiliza modelos logísticos para renovação de seguros. O desafio é encontrar modelos preditivos alternativos , com desempenho superior aos processos já estabelecidos, preservando as características desejáveis dos métodos atuais.

• Suavização espacial

A companhia pretende minimizar as diferenças de prêmios ofertados nos casos em que o cliente altera sua região tarifária, já que, em alguns casos, com pequenas distâncias entre essas regiões, os prêmios sofrem variação significativa.

O processo atual de formação dos clusters de região para a formação das regiões tarifárias é dividido em duas etapas. Na primeira etapa, as regiões são agrupadas de acordo com a expertise da área de subscrição. Na segunda etapa, é realizado um novo processo de agrupamento, através de método estatístico baseado nos sinistros das regiões.

O desafio é encontrar metodologias para suavização dessas distorções.

Energisa

• Previsão do consumo de energia elétrica desagregado por classes

O consumo total de energia elétrica é composto pela soma do consumo das seguintes classes: residencial, industrial, comercial, rural, poder público, iluminação pública, serviço público e próprio. O Grupo Energisa realiza a previsão de consumo para cada uma dessas classes e obtém a previsão do consumo total a partir da soma das previsões médias categóricas. Desta forma, não é possível capturar a incerteza associada à previsão do consumo do mercado total, impactando a compra de energia realizada pela empresa.

O objetivo é discutir propostas de métodos estatísticos que permitam a projeção do consumo de energia elétrica desagregada nas diferentes classes, descrevendo a incerteza associada às previsões desagregadas e à previsão do consumo total.

Michelin

• Definir número mínimo de veículos necessários para teste de combustível no uso real do cliente

A Michelin vem desenvolvendo novas gamas de pneus para caminhão e ônibus com coeficientes de resistência ao rolamento que permitem economias em consumo de combustível e consequentemente reduções na emissão de CO2. Existem diversas formas de se avaliar o impacto da resistência ao rolamento no consumo de combustível: por simulações computacionais, testes analíticos e testes no contexto real do cliente. Existe um interesse em performar testes no contexto real de uso do cliente, pois este tipo de teste possui grande aceitação do mercado consumidor. O principal desafio neste tipo de teste é definir o tamanho de amostra (número de veículos necessários para o teste) que reduz ao máximo os riscos envolvidos. Amostras grandes podem tornar o custo do teste proibitivo enquanto amostras pequenas podem tornar a variância em consumo tão grande que mascare ganhos em consumo de combustível advindos do pneu. O objetivo é definir a melhor estratégia para escolha da frota ideal com a menor variância em consumo de combustível, a fim de viabilizar o teste e reduzir os riscos associados.

Cronograma

O Cronograma pode ser encontrado aqui.