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Coleção Digital

Avançada


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Título: PREVISÃO DE DEMANDA EM EMPRESA DO SETOR DE MATERIAL DE CONSTRUÇÃO
Autor: ANA CLARA IUSTEN PROHMANN
LUIZA MENDONCA DE ANDRADE
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  ROBERTO CINTRA MARTINS - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 23324
Catalogação:  13/08/2014 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23324@1
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.23324

Resumo:
O interesse pelo estudo dos modelos de previsão de demanda de séries temporais surgiu da necessidade de implantar em uma empresa do setor de material de construção uma ferramenta que melhorasse a política de pedidos a fornecedores e consequentemente a gestão de estoque. Foi adotada uma estratégia de aplicação dos métodos em: 1. famílias de produtos (madeira, telha e esquadria); 2. itens presentes em cada família (maçaranduba, telha branca e porta lisa angelim). Tais itens e famílias foram escolhidos por possuírem importância considerável no faturamento da empresa. A partir de dados históricos de vendas, foram aplicados quatro modelos de previsão de demanda: média móvel, suavização exponencial simples, suavização exponencial de séries com tendência (modelo de Holt) e suavização de séries com tendência e com variações de estação (Winter). A princípio, o modelo de média móvel foi aplicado variando quatro vezes seu parâmetro e os outros três foram aplicados com apenas uma combinação de parâmetros, aqueles sugeridos por S. Chopra e P.Meindl. Em um segundo momento, para porta lisa angelim e telha branca, o modelo de Winter foi aplicado fazendo seus três parâmetros assumirem, cada um, nove valores diferentes. Para escolher o melhor modelo para cada família e para cada item, foi feita uma análise de erros. As medidas de erros utilizadas para isto foram: erro absoluto médio percentual (EAMP), desvio absoluto médio (DAM), desvio padrão amostral segundo Chopra e P.Meindl (DP1), desvio padrão amostral segundo a Inferência Estatística (DP2), pior razão desvio padrão sobre previsão, uma espécie de coeficiente de variação pessimista (Pior DP/F), mínima razão de viés (MínTS) e máxima razão de viés (MáxTS). Para selecionar o modelo mais adequado, foi analisado se a MínTS e MáxTS estavam entre menos 6 e mais 6. Em seguida, o modelo com menor EAMP foi selecionado. Em caso de valores de EAMP muito próximos, o critério de desempate foi a menor DP/F. Mediante essas análises, foi possível sugerir o modelo mais adequado para cada item e cada família, com seus respectivos indicadores de performance. Por fim, nas conclusões, foram apontadas sugestões de caráter teórico e prático para estudos futuros, bem como para aplicações reais na empresa em pauta.

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