Previsão de demanda em um restaurante de pequeno porte
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Data de Publicação: | 2023 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por eng spa |
Título da fonte: | Brazilian Journal of Production Engineering |
Texto Completo: | https://periodicos.ufes.br/bjpe/article/view/42737 |
Resumo: | O Planejamento e Controle da Produção (PCP) determina o dimensionamento de recursos, bem como a identificação do layout que mais se adéqua ao fluxo de produção. A previsão de demanda, sendo uma das principais atividades do PCP, mostra-se como uma importante ferramenta gerencial ao dar suporte à tomadas de decisão. O presente trabalho faz uma análise comparativa da aplicação de técnicas de previsão de demanda em um restaurante de pequeno porte no interior do estado de Mato Grosso, com o objetivo de prever de forma eficiente a quantidade de refeições. As análises quantitativas da pesquisa foram realizadas no software Excel®, em que se determinaram previsões de demanda e os respectivos erros associados. Após a análise, o método que obteve melhor desempenho foi a média móvel ponderada com 3 períodos de previsão e ponderações de 25%, 35% e 40% nestes períodos. Demais métodos analisados (média móvel simples e média móvel exponencial) também alcançaram resultados aceitáveis, ou seja, com reduzidos erros de previsão. |
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Previsão de demanda em um restaurante de pequeno porteDemand forecast in a small restaurantPronóstico de demanda en un restaurante pequeñoPCPPrevisão de demandaRestaurantePCPdemand forecastrestaurantPCPprevisión de la demandarestauranteO Planejamento e Controle da Produção (PCP) determina o dimensionamento de recursos, bem como a identificação do layout que mais se adéqua ao fluxo de produção. A previsão de demanda, sendo uma das principais atividades do PCP, mostra-se como uma importante ferramenta gerencial ao dar suporte à tomadas de decisão. O presente trabalho faz uma análise comparativa da aplicação de técnicas de previsão de demanda em um restaurante de pequeno porte no interior do estado de Mato Grosso, com o objetivo de prever de forma eficiente a quantidade de refeições. As análises quantitativas da pesquisa foram realizadas no software Excel®, em que se determinaram previsões de demanda e os respectivos erros associados. Após a análise, o método que obteve melhor desempenho foi a média móvel ponderada com 3 períodos de previsão e ponderações de 25%, 35% e 40% nestes períodos. Demais métodos analisados (média móvel simples e média móvel exponencial) também alcançaram resultados aceitáveis, ou seja, com reduzidos erros de previsão.Production Planning and Control (PPC) determines the dimensioning of resources, as well as the identification of the layout that best suits the production flow. Demand forecasting, being one of the main activities of the PPC, proves to be an important management tool to support decision-making. The present work makes a comparative analysis of the application of demand forecasting techniques in a small restaurant in the interior of the state of Mato Grosso/BR, with the objective of efficiently predicting the number of meals. Quantitative analyzes of the research were carried out using Excel® software, in which demand forecasts and the respective associated errors were determined. After the analysis, the method that obtained the best performance was the weighted moving average with 3 forecast periods and weights of 25%, 35% and 40% in these periods. Other methods analyzed (simple moving average and exponential moving average) also achieved acceptable results, that is, with reduced forecasting errors.La Planificación y Control de la Producción (PCP) determina el dimensionamiento de los recursos, así como la identificación del layout que mejor se adapta al flujo de producción. La previsión de la demanda, siendo una de las principales actividades del PCP, demuestra ser una importante herramienta de gestión para apoyar la toma de decisiones. El presente trabajo hace un análisis comparativo de la aplicación de técnicas de pronóstico de demanda en un pequeño restaurante del interior del estado de Mato Grosso/BR, con el objetivo de predecir eficientemente el número de comidas. Los análisis cuantitativos de la investigación se realizaron mediante el software Excel®, en el cual se determinaron los pronósticos de demanda y los respectivos errores asociados. Luego del análisis, el método que mejor desempeño obtuvo fue el promedio móvil ponderado con 3 periodos de pronóstico y pesos del 25%, 35% y 40% en estos periodos. Otros métodos analizados (promedio móvil simple y promedio móvil exponencial) también lograron resultados aceptables, es decir, con errores de pronóstico reducidos.Universidade Federal do Espírito Santo - UFES2023-10-23info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtigo avaliado pelos paresapplication/pdfimage/jpegimage/jpegimage/jpeghttps://periodicos.ufes.br/bjpe/article/view/4273710.47456/bjpe.v9i5.42737Brazilian Journal of Production Engineering; Vol. 9 No. 5 (2023): Special Edition "Lean beyond manufacturing" (October); 115-124Brazilian Journal of Production Engineering; Vol. 9 Núm. 5 (2023): Edición Especial "Lean más allá de la fabricación" (Octubre); 115-124Brazilian Journal of Production Engineering; v. 9 n. 5 (2023): Edição Especial "Lean além da Manufatura" (Outubro); 115-1242447-558010.47456/bjpe.v9i5reponame:Brazilian Journal of Production Engineeringinstname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)instacron:UFESporengspahttps://periodicos.ufes.br/bjpe/article/view/42737/28667https://periodicos.ufes.br/bjpe/article/view/42737/28664https://periodicos.ufes.br/bjpe/article/view/42737/28665https://periodicos.ufes.br/bjpe/article/view/42737/28666Copyright (c) 2023 Brazilian Journal of Production Engineeringhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessCaixeta, André FernandesFernandes, Nilson JoséNunes, Deivid MarquesSantos, Aline Gonçalves do2023-10-25T15:01:07Zoai:periodicos.ufes.br:article/42737Revistahttps://periodicos.ufes.br/bjpePUBhttps://periodicos.ufes.br/bjpe/oairodrigo.r.freitas@ufes.br2447-55802447-5580opendoar:2023-10-25T15:01:07Brazilian Journal of Production Engineering - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)false |
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