Título: | IMPACTO DA IMPRECISÃO DA PREVISÃO DE DEMANDA NA CADEIA LOGÍSTICA: UM ESTUDO DE CASO NA INDÚSTRIA DE BEBIDAS | |||||||
Autor: |
PAULO MENDES DE OLIVEIRA JUNIOR |
|||||||
Colaborador(es): |
EUGENIO KAHN EPPRECHT - Orientador |
|||||||
Catalogação: | 19/JAN/2005 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
|||||
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. |
|||||||
Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=5882&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=5882&idi=2 |
|||||||
DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.5882 | |||||||
Resumo: | ||||||||
Esta dissertação teve como objetivo desenvolver uma metodologia e
aplicá-la em uma indústria de bebidas, a fim de mensurar o impacto da
imprecisão da previsão de demanda nos processos logísticos de gestão de
estoque, distribuição física e vendas, demonstrando a importância que a
previsão possui no planejamento e na execução dos processos logísticos.
Para atingir os objetivos propostos acima, foi realizada uma breve revisão
conceitual dos principais métodos de previsão de demanda e de cada um dos
três processos logísticos em estudo. Em seguida, foram detalhadas as etapas da
metodologia e aplicadas aos dados de 3 depósitos da empresa analisada. Como
desdobramento da aplicação da metodologia, foram identificadas oportunidades
de melhoria e elaboradas propostas de mudanças para o processo de previsão
atual.
A aplicação da metodologia e a implementação das alterações propostas
permitiu à empresa aumentar o nível de precisão da previsão de demanda de
todos os principais SKUs e melhorar a comunicação entre todos os elos da
cadeia de valor. Com esta maior precisão da previsão de demanda será possível
melhorar a alocação dos recursos físicos e humanos, reduzir os custos
operacionais e atingir os requisitos de nível de serviço requeridos pelos clientes.
|
||||||||