Título: | PREVISÃO DE ESTOQUE DE PEÇAS ELETRÔNICAS SOBRESSALENTES | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Autor: |
GUILHERME DE SOUSA NEVES |
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Colaborador(es): |
MADIAGNE DIALLO - Orientador |
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Catalogação: | 19/FEV/2008 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TESE | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=11330&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=11330&idi=2 |
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DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.11330 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Resumo: | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Existe consenso entre os pesquisadores de que o modelo de
séries
temporais não é adequado para previsão de peças de
reposição. Entretanto, a
maioria das ferramentas de previsão existentes no mercado
emprega o modelo de
séries temporais. Este trabalho apresenta a distribuição
de Poisson como
alternativa para a previsão de estoque de peças
eletrônicas de reposição. A partir
de noções básicas de gestão de estoques utilizando séries
temporais e dos
conceitos de confiabilidade, disponibilidade e do Processo
de Poisson é proposto
um modelo alternativo. Com o uso de exemplos reais são
apresentados os
resultados da aplicação do modelo proposto e a comparação
com o modelo SAGA,
que utiliza séries temporais. A principal característica
do modelo proposto é o uso
da distribuição de Poisson e a Taxa de Falhas real como
principais parâmetros de
cálculo. A análise dos resultados mostrou que é possível
reduzir os erros de
previsão, o custo de estoque e o número de pedidos não
atendidos, com
conseqüente aumento da Disponibilidade Operacional.
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