Aplicação de método de previsão de demanda e desenvolvimento de uma política de estoques em uma indústria de vidros temperados
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFGD |
Texto Completo: | http://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/3924 |
Resumo: | A previsão de demanda fornece informações que possibilitam as empresas fazer o planejamento de estratégias para suas áreas funcionais. Além disso, a utilização de métodos acurados auxilia o processo gerencial de análise e tomada de decisões, possibilitando que as empresas se destaquem em um mercado competitivo. Um dos maiores problemas associados ao uso de previsões de demanda no apoio à tomada de decisões, é a escolha do método de previsão a ser implementado, pois cenários distintos, necessitam de métodos de previsão distintos, para que as previsões sejam confiáveis e esteja de acordo com as características mais específicas de cada empresa. Este trabalho tem por objetivo analisar e propor um método quantitativo de previsão de demanda para séries temporais, que minimize os erros de previsão para produtos de classe A, que representam mais de 80% do faturamento da empresa, selecionados através da classificação ABC de produtos. Em análise conjunta, será desenvolvido um sistema de gestão de estoques para a empresa. A pesquisa realizada foi exploratória, bibliográfica, onde se procedeu a um estudo de caso com a finalidade de aplicação. No desenvolvimento deste trabalho, selecionou-se uma categoria de produtos da empresa através da classificação ABC, aplicou-se os métodos de previsão mais conhecidos existentes na literatura a fim de encontrar o mais acurado. Os métodos quantitativos de previsão de séries temporais empregados foram a Média Móvel Ponderada, Suavização Exponencial Simples, Suavização Exponencial - método de Holt, Suavização Exponencial - método de Winters multiplicativo e aditivo. Os dois métodos escolhidos foram: o método de Winters Aditivo para o produto F1 e método de Winters Multiplicativo para o produto F2, pois apresentaram melhor acurácia que os demais. O sistema de gestão de estoques escolhido é o da Revisão Contínua, para os produtos de classe A, pois possibilitam melhor controle a fim de evitar a falta (stockout), de produtos considerados críticos para empresa. |
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Além disso, a utilização de métodos acurados auxilia o processo gerencial de análise e tomada de decisões, possibilitando que as empresas se destaquem em um mercado competitivo. Um dos maiores problemas associados ao uso de previsões de demanda no apoio à tomada de decisões, é a escolha do método de previsão a ser implementado, pois cenários distintos, necessitam de métodos de previsão distintos, para que as previsões sejam confiáveis e esteja de acordo com as características mais específicas de cada empresa. Este trabalho tem por objetivo analisar e propor um método quantitativo de previsão de demanda para séries temporais, que minimize os erros de previsão para produtos de classe A, que representam mais de 80% do faturamento da empresa, selecionados através da classificação ABC de produtos. Em análise conjunta, será desenvolvido um sistema de gestão de estoques para a empresa. A pesquisa realizada foi exploratória, bibliográfica, onde se procedeu a um estudo de caso com a finalidade de aplicação. No desenvolvimento deste trabalho, selecionou-se uma categoria de produtos da empresa através da classificação ABC, aplicou-se os métodos de previsão mais conhecidos existentes na literatura a fim de encontrar o mais acurado. Os métodos quantitativos de previsão de séries temporais empregados foram a Média Móvel Ponderada, Suavização Exponencial Simples, Suavização Exponencial - método de Holt, Suavização Exponencial - método de Winters multiplicativo e aditivo. Os dois métodos escolhidos foram: o método de Winters Aditivo para o produto F1 e método de Winters Multiplicativo para o produto F2, pois apresentaram melhor acurácia que os demais. O sistema de gestão de estoques escolhido é o da Revisão Contínua, para os produtos de classe A, pois possibilitam melhor controle a fim de evitar a falta (stockout), de produtos considerados críticos para empresa.Demand forecast provides informations possible as companies making strategies planning your functional areas. In addition, the use of accurate methods helps the management process analysis and decision making, allowing that as companies stand out in competitive market. one of major problems associated when use demand forecasts do not support the decision making, and choice implemented forecast method be scenarios distinct, require distinct forecasting methods for what, how reliable predictions be and is in according to specific features more of each company. This has work to analyze and proportionality one method demand forecasting quantitative paragraph Time series, minimize forecast errors of class products A, which represent more than 80% of the company billing, selected through the ABC products classification. In joint analysis, developed hum inventory management system for company. A survey conducted was exploratory, bibliographical, where we proceeded to one case study for the purpose of application. Without this development work, we selected a company products category through the ABC classification was applied forecasting methods more known in the literature of an end find more accurate. The quantitative methods of time series forecast employees were a weighted Média Móvel Ponderada, Suavização Exponencial Simples, Suavização Exponencial - método de Holt, Suavização Exponencial - método de Winters multiplicativo e aditivo. The two methods chosen were: method Winters Aditivo for product F1 and method Winters Multiplicativo for product F2, as showed higher diagnostic accuracy than others. The management system of stocks chosen and the continuous review, class products A, as they allow for best end control avoid missing (stockout) of products considered critics for this company.Submitted by Alison Souza (alisonsouza@ufgd.edu.br) on 2020-08-26T12:05:24Z No. of bitstreams: 1 SusanKerenAlencarRufinodaSilva.pdf: 1156649 bytes, checksum: 7aa6d6fc312d59648337346bf3d9d5fc (MD5)Made available in DSpace on 2020-08-26T12:05:24Z (GMT). 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