Demand forecast: simulation in a company of the segment of articles for dance, fitness, swimming and sportswear

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Candeias, Tamires Mazaro
Data de Publicação: 2020
Outros Autores: Olivo, Andréia de Menezes, Lemos, Felipe Kesrouani
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista Produção Online
Texto Completo: https://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/3343
Resumo: The sportswear industry proves to be a promising market with great potential for growth. In this sense, this work has as its theme the most appropriate demand forecasting process as the product families of a company in the segment of articles for dance, fitness, swimming and sportswear. The study considered the Simple Average, Moving Average, Exponential Smoothing, Exponential Smoothing with Trend - Method of Holt and Exponential Smoothing with Trend and Seasonality - Holt Winters Method, for the simulation of demand forecast, through spread sheets of Microsoft Excel with the help of macro in VBA. The results show that the forecasts presented the lowest absolute percentage error (MAPE) through simulation in Exponential Smoothing with Trend and Seasonality - Holt Winters Method due to its greater sensitivity to demand characteristics, the second the best method observed in most product families was the Smoothing with Trend - Method of Holt and the Simple Average the method that presented the worst prediction indexes, with a high percentage of error.
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spelling Demand forecast: simulation in a company of the segment of articles for dance, fitness, swimming and sportswearPrevisão de demanda: simulação em uma empresa do segmento de artigos para dança, fitness, natação e sportswearDemand Forescast. Quantitative Methods. Production PlanningProgramming and Control.Previsão de Demanda. Métodos Quantitativos. PlanejamentoProgramação e Controle da Produção.The sportswear industry proves to be a promising market with great potential for growth. In this sense, this work has as its theme the most appropriate demand forecasting process as the product families of a company in the segment of articles for dance, fitness, swimming and sportswear. The study considered the Simple Average, Moving Average, Exponential Smoothing, Exponential Smoothing with Trend - Method of Holt and Exponential Smoothing with Trend and Seasonality - Holt Winters Method, for the simulation of demand forecast, through spread sheets of Microsoft Excel with the help of macro in VBA. The results show that the forecasts presented the lowest absolute percentage error (MAPE) through simulation in Exponential Smoothing with Trend and Seasonality - Holt Winters Method due to its greater sensitivity to demand characteristics, the second the best method observed in most product families was the Smoothing with Trend - Method of Holt and the Simple Average the method that presented the worst prediction indexes, with a high percentage of error.A indústria de moda esportiva demonstra ser um mercado promissor com um grande potencial de crescimento. Neste sentido, este trabalho tem como objetivo identificar o método de previsão de demanda mais adequado as famílias de produtos de uma empresa do segmento de artigos para dança, fitness, natação e sportswear. O estudo considerou a Média Simples, Média Móvel, Suavização Exponencial, Suavização Exponencial com Tendência – Método de Holt e Suavização Exponencial com Tendência e Sazonalidade – Método de Holt-Winters, para simulação da previsão de demanda, por meio de planilhas eletrônicas com auxílio de codificação em linguagem VBA. Os resultados mostram que as previsões apresentaram o menor erro absoluto percentual médio (MAPE) por meio da simulação em Suavização Exponencial com Tendência e Sazonalidade - Método de Holt-Winters, devido sua maior sensibilidade as características da demanda, sendo o segundo melhor método observado na maioria das famílias de produtos a Suavização Exponencial com Tendência - Método de Holt e a Média Simples o método que apresentou os piores índices de previsão, com grande percentual de erro.Associação Brasileira de Engenharia de Produção2020-03-16info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfvideo/mp4https://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/334310.14488/1676-1901.v20i1.3343Revista Produção Online; Vol. 20 No. 1 (2020); 119-148Revista Produção Online; v. 20 n. 1 (2020); 119-1481676-1901reponame:Revista Produção Onlineinstname:Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO)instacron:ABEPROporhttps://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/3343/1886https://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/3343/1887Copyright (c) 2020 Revista Produção Onlineinfo:eu-repo/semantics/openAccessCandeias, Tamires MazaroOlivo, Andréia de MenezesLemos, Felipe Kesrouani2020-03-16T13:06:39Zoai:ojs.emnuvens.com.br:article/3343Revistahttp://producaoonline.org.br/rpoPUBhttps://www.producaoonline.org.br/rpo/oai||producaoonline@gmail.com1676-19011676-1901opendoar:2020-03-16T13:06:39Revista Produção Online - Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO)false
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