Classificação de métodos de previsão de demanda para novos produtos: estudo no sistema brasileiro de franquias
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
Texto Completo: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2299 |
Resumo: | Essa pesquisa preocupou-se em discutir a temática de previsão de demanda para novos produtos e realizou um estudo que teve como objetivo propor uma classificação de métodos de previsão de demanda para novos produtos considerando as características do sistema brasileiro de franquias. Utilizou-se a técnica de coleta dos dados do tipo questionário e realizou-se uma validação do mesmo em quatro esferas: psicologia, estatística, especialistas e língua portuguesa, além da aplicação do coeficiente alfa de Cronbach – que resultou em um coeficiente global com classificação alta, o que demonstra a confiabilidade e consistência do questionário. Com o intuito de contribuir para o tratamento do objetivo em questão, utilizou-se uma abordagem fundamentada nos princípios do método de apoio multicritério à decisão, o ELECTRE TRI. Para a aplicação do método utilizou-se o software IRIS 2.0. A análise dos resultados foi realizada em três segmentos de franquias. Para o segmento de bares, restaurantes, padarias e pizzarias, na categoria de adições a linhas existentes de produtos, os resultados mostram que os métodos pesquisa de mercado, analogia histórica, simulação de cenários, pesquisa da equipe de vendas, Box-Jenkins (ARIMA) e a análise de regressão enquadraram-se na categoria dos métodos recomendado. No segmento de cosméticos e perfumaria, na categoria de adições a linhas existentes de produtos, os resultados mostram que os métodos pesquisa de mercado, método delphi, analogia histórica, pesquisa da equipe de vendas, média móvel e Box-Jenkins (ARIMA) enquadraram-se na categoria dos métodos recomendado. O segmento de livrarias, gráficas e sinalização, na categoria de novos produtos para a empresa, os resultados mostram que os métodos pesquisa de mercado, método delphi, analogia histórica, simulação de cenários e pesquisa da equipe de vendas enquadraram-se na categoria dos métodos recomendado. Foi possível observar que a previsão de demanda para novos produtos deve incorporar características específicas dos mercados como a diversidade na preferência dos consumidores e as mudanças socioeconômicas. |
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2017-08-15T17:03:50Z2017-08-15T17:03:50Z2016-12-02RIBEIRO, Guilherme Fernando. Proposta de classificação de métodos de previsão de demanda para novos produtos: estudo no sistema brasileiro de franquias. 2016. 171 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2016.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2299Essa pesquisa preocupou-se em discutir a temática de previsão de demanda para novos produtos e realizou um estudo que teve como objetivo propor uma classificação de métodos de previsão de demanda para novos produtos considerando as características do sistema brasileiro de franquias. Utilizou-se a técnica de coleta dos dados do tipo questionário e realizou-se uma validação do mesmo em quatro esferas: psicologia, estatística, especialistas e língua portuguesa, além da aplicação do coeficiente alfa de Cronbach – que resultou em um coeficiente global com classificação alta, o que demonstra a confiabilidade e consistência do questionário. Com o intuito de contribuir para o tratamento do objetivo em questão, utilizou-se uma abordagem fundamentada nos princípios do método de apoio multicritério à decisão, o ELECTRE TRI. Para a aplicação do método utilizou-se o software IRIS 2.0. A análise dos resultados foi realizada em três segmentos de franquias. Para o segmento de bares, restaurantes, padarias e pizzarias, na categoria de adições a linhas existentes de produtos, os resultados mostram que os métodos pesquisa de mercado, analogia histórica, simulação de cenários, pesquisa da equipe de vendas, Box-Jenkins (ARIMA) e a análise de regressão enquadraram-se na categoria dos métodos recomendado. No segmento de cosméticos e perfumaria, na categoria de adições a linhas existentes de produtos, os resultados mostram que os métodos pesquisa de mercado, método delphi, analogia histórica, pesquisa da equipe de vendas, média móvel e Box-Jenkins (ARIMA) enquadraram-se na categoria dos métodos recomendado. O segmento de livrarias, gráficas e sinalização, na categoria de novos produtos para a empresa, os resultados mostram que os métodos pesquisa de mercado, método delphi, analogia histórica, simulação de cenários e pesquisa da equipe de vendas enquadraram-se na categoria dos métodos recomendado. Foi possível observar que a previsão de demanda para novos produtos deve incorporar características específicas dos mercados como a diversidade na preferência dos consumidores e as mudanças socioeconômicas.This research was concerned in discussing demand forecasting to new products and realized a study in order to propose an assortment of demand forecasting methods to new products considering the Brazilian franchising system features. For this purpose, was used the questionnaire type data collection technique and was realized a questionnaire validation in four areas: psychology, statistics, specialists and Portuguese language, beyond the application of the Cronbach alpha coefficient – that resulted in a high rating global coefficient, which demonstrates the questionnaire is reliable and consistent. In order to contribute to the purpose treatment, was used an approach based on the principles of the method of multicriteria decision support, ELECTRE TRI. To apply the method, was used the IRIS 2.0 software. The results analysis was realized in three franchising segments. To the segment of bars, restaurants, bakeries and pizzerias, on additions to existing product lines category, the results show the methods market research, historical analogy, sceneries simulation, sales team research, Box-Jenkins (ARIMA) and regression analysis, they fit in recommended methods category. To the cosmetics and perfumery segment, on additions to existing product lines category, results show market research, delphi method, historical analogy, sceneries simulation, sales team research, moving average and Box-Jenkins (ARIMA), they fit in recommended methods category. To the bookstores, graphics and signage segment, on new products for the company category, results show market research, delphi method, historical analogy, sceneries simulation, sales team research, they fit in recommended methods category. Was possible to note demand forecasting for new products should incorporate specific characteristics of the markets as diversity in consumer preference and socio-economic changes.CNPqporUniversidade Tecnológica Federal do ParanáPonta GrossaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de ProduçãoUTFPRBrasilCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOEngenharia de ProduçãoProjeto de produtoProdutos novosEngenharia de produçãoProduct designNew productsProduction engineeringClassificação de métodos de previsão de demanda para novos produtos: estudo no sistema brasileiro de franquiasClassification demand forecasting methods for new products: a study in the brazilian franchising systeminfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPonta GrossaBraghini Junior, Aldohttp://lattes.cnpq.br/1542491584454798Kachba, Yslene Rochahttp://lattes.cnpq.br/8481494957291357Rocha, Rony Peterson daKachba, Yslene RochaTrojan, FlavioBraghini Junior, Aldohttp://lattes.cnpq.br/3122241592407637Ribeiro, Guilherme Fernandoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRTEXTPG_PPGEP_M_Ribeiro, Guilherme Fernando_2016.pdf.txtPG_PPGEP_M_Ribeiro, Guilherme Fernando_2016.pdf.txtExtracted texttext/plain331298http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/2299/3/PG_PPGEP_M_Ribeiro%2c%20Guilherme%20Fernando_2016.pdf.txt4fd748a9ed09d101b8686fcec9a0ddc6MD53THUMBNAILPG_PPGEP_M_Ribeiro, Guilherme Fernando_2016.pdf.jpgPG_PPGEP_M_Ribeiro, Guilherme Fernando_2016.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1217http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/2299/4/PG_PPGEP_M_Ribeiro%2c%20Guilherme%20Fernando_2016.pdf.jpg973660fb395b361009f173852934c5d5MD54ORIGINALPG_PPGEP_M_Ribeiro, Guilherme Fernando_2016.pdfPG_PPGEP_M_Ribeiro, Guilherme Fernando_2016.pdfapplication/pdf2768376http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/2299/1/PG_PPGEP_M_Ribeiro%2c%20Guilherme%20Fernando_2016.pdf6424db78ca0b0350f4f56050f074f667MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/2299/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD521/22992017-08-15 14:03:50.288oai:repositorio.utfpr.edu.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestopendoar:2017-08-15T17:03:50Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false |
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