Procedimento para implantar um modelo de previsão de demanda com incorporação de julgamento de especialistas
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Data de Publicação: | 2016 |
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Resumo: | Resumo As informações do mercado, quando interpretadas pelo especialista e incorporadas na previsão quantitativa de forma adequada, aumentam a acuracidade da previsão final. Entretanto, o julgamento humano pode inserir vieses na previsão e uma forma de evitá-1os é estruturar a incorporação do julgamento. Este artigo apresenta um procedimento estruturado para que as empresas possam implantar um sistema de previsão de demanda considerando a incorporação de julgamento à saída de previsões estatísticas. A utilização do procedimento em uma pequena empresa demonstra a aplicação do método. Na análise dos resultados verificou-se que os ajustes por julgamento reduziram os erros das previsões quantitativas em média em 5%. Além disso, o melhor desempenho dos ajustes ocorreu para o produto com maior variabilidade na série histórica de dados e os maiores ajustes trouxeram os melhores resultados. |
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Procedimento para implantar um modelo de previsão de demanda com incorporação de julgamento de especialistasIntegração de previsõesAjuste por julgamentoPrevisão de demandaResumo As informações do mercado, quando interpretadas pelo especialista e incorporadas na previsão quantitativa de forma adequada, aumentam a acuracidade da previsão final. Entretanto, o julgamento humano pode inserir vieses na previsão e uma forma de evitá-1os é estruturar a incorporação do julgamento. Este artigo apresenta um procedimento estruturado para que as empresas possam implantar um sistema de previsão de demanda considerando a incorporação de julgamento à saída de previsões estatísticas. A utilização do procedimento em uma pequena empresa demonstra a aplicação do método. Na análise dos resultados verificou-se que os ajustes por julgamento reduziram os erros das previsões quantitativas em média em 5%. Além disso, o melhor desempenho dos ajustes ocorreu para o produto com maior variabilidade na série histórica de dados e os maiores ajustes trouxeram os melhores resultados.Associação Brasileira de Engenharia de Produção2016-06-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-65132016000200459Production v.26 n.2 2016reponame:Productioninstname:Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO)instacron:ABEPRO10.1590/0103-6513.054612info:eu-repo/semantics/openAccessStaudt,Francielly HedlerGonçalves,Mirian BussRodriguez,Carlos Manuel Taboadapor2016-05-31T00:00:00Zoai:scielo:S0103-65132016000200459Revistahttps://www.scielo.br/j/prod/https://old.scielo.br/oai/scielo-oai.php||production@editoracubo.com.br1980-54110103-6513opendoar:2016-05-31T00:00Production - Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO)false |
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