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Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação
Análises de modelos quantitativos de previsão da demanda: ajuste e otimização de modelos à demanda do adesivo comum em uma gráfica na cidade de Belém/PA
Demand Forecasting is fundamental to help determine the need for resources for an organization, making it a strategically important task. Moreover, a good prediction contributes to a more efficient supply chain, and is key to decision making. In this context, the performance of a company can be rela...
Autor principal: | PAGANELLI, Sandro da Silva |
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Grau: | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação |
Idioma: | por |
Publicado em: |
2022
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Acesso em linha: |
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oai:https:--bdm.ufpa.br:8443:prefix-43832022-09-08T21:42:43Z Análises de modelos quantitativos de previsão da demanda: ajuste e otimização de modelos à demanda do adesivo comum em uma gráfica na cidade de Belém/PA PAGANELLI, Sandro da Silva LOPES, Harlenn dos Santos http://lattes.cnpq.br/8073286561778707 Previsão de demanda Métodos quantitativos de previsão Séries temporais Demand forecast Quantitative forecasting methods Time series CNPQ::ENGENHARIAS Demand Forecasting is fundamental to help determine the need for resources for an organization, making it a strategically important task. Moreover, a good prediction contributes to a more efficient supply chain, and is key to decision making. In this context, the performance of a company can be related to the accuracy of demand forecasting. Given such importance, this study aimed to find and propose a quantitative method of demand forecasting of time series that got smaller forecast errors for the consumption of a common bumper sticker in a graphic at Belém. First of all, the element was selected through the ABC classification. After that, quantitative methods to forecast time series existing best known in the literature have been applied to find the most assertive. Moving Mean, Simple Exponential Smoothing Method, Holt and Holt-Winters method (additive and multiplicative) are quantitative forecasting methods applied. The Seasonal Additive Winters’ Model had the lowest MAPE, but not ruled out the application of other methods. A Previsão de Demanda é fundamental para auxiliar na determinação dos recursos necessários para uma organização, tornando-se uma atividade relevante estrategicamente. Além disso, uma boa previsão contribui para uma cadeia produtiva mais eficiente, e é elemento chave para a tomada de decisão. Neste contexto, o desempenho de uma empresa pode estar relacionado à acurácia da previsão de demanda. Tendo em vista tal relevância, este trabalho teve como objetivo encontrar e propor um método quantitativo de previsão de demanda de séries temporais que obtivesse os menores erros de previsão para o consumo de adesivo comum de uma gráfica em Belém. Inicialmente, selecionou-se uma matéria-prima utilizada na empresa através da classificação ABC. Após isso, aplicaram-se os métodos quantitativos de previsão de séries temporais mais conhecidos existentes na literatura para encontrar o mais assertivo. Os métodos quantitativos de previsão de séries temporais aplicados foram a Média Móvel, Suavização Exponencial Simples, Método de Holt e Método de Holt-Winters (multiplicativo e aditivo). O Modelo Sazonal Aditivo de Winters apresentou o menor MAPE, porém não se descartou a aplicação dos demais métodos. 2022-09-05T20:29:26Z 2022-09-05T20:29:26Z 2014-06-18 Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação PAGANELLI, Sandro da Silva. Análises de modelos quantitativos de previsão da demanda: ajuste e otimização de modelos à demanda do adesivo comum em uma gráfica na cidade de Belém/PA. Orientador: Harlenn dos Santos Lopes. 2014. 55 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Industrial) – Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologia, Campus Universitário de Abaetetuba, 2014. Disponível em: https://bdm.ufpa.br:8443/jspui/handle/prefix/4383. Acesso em:. https://bdm.ufpa.br:8443/jspui/handle/prefix/4383 por Acesso Aberto 1 CD-ROM |
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