Previsão de demanda em indústrias de eletrodomésticos por meio da integração de métodos quantitativos e qualitativos
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Data de Publicação: | 2018 |
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/1/3058 |
Resumo: | A busca constante pelo conhecimento do mercado consumidor leva as empresas a desenvolverem mecanismos para analisar as informações sobre as intenções de compras dos consumidores. O atual nível competitivo, imposto por mercados globalizados, força as empresas a desenvolverem habilidades para prever a demanda no curto, médio ou longo prazo. Neste contexto, a integração de métodos de previsões de demanda qualitativos e quantitativos com ajustes de especialistas se tornou um dos principais métodos empregados no intuito de melhorar a precisão das previsões. Por meio de uma revisão estruturada da literatura sobre esse tema, permitiu-se identificar uma carência de estudos referente a temática apresentada com ênfase na estruturação do julgamento por especialistas. Logo, o objetivo principal deste estudo é propor uma metodologia para prever a demanda de vendas de eletrodomésticos em indústrias do ramo da linha branca por meio da integração de métodos qualitativos e quantitativos. Para isso, utiliza-se três séries temporais em que cada uma é composta por uma família de eletrodomésticos; inicialmente realiza-se a previsão individual de cada série com a utilização de técnicas da família (ARIMA e Suavização Exponencial). Na sequência, os melhores métodos são escolhidos via critério AIC e são combinados via médias aritmética, ponderada, harmônica e geométrica. A medida de acurácia utilizada para avaliar as previsões é o MAPE. Os resultados obtidos enfatizam somente melhoria da previsão da família alfa quando esta é combinada para as demais famílias beta e gama isso não ocorreu. Por fim, as melhores previsões quantitativas obtidas são ajustadas pelos especialistas via julgamento estruturado. Com a implementação da metodologia, obteve-se uma redução do MAPE, em relação as melhores previsões quantitativas na ordem de: 17,00% para a 1a família; 10,55% para a 2a família; 72,93% para a 3a família e 10,57% para a previsão global. Portanto, fica evidente que, com os resultados obtidos, ocorre a melhoria da acuracidade da previsão quando se implementa a metodologia proposta. |
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2018-04-03T16:05:55Z2018-04-03T16:05:55Z2018-02-21FERRO, Wílian Assmann. Previsão de demanda em indústrias de eletrodomésticos por meio da integração de métodos quantitativos e qualitativos. 2018. 114 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2018.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3058A busca constante pelo conhecimento do mercado consumidor leva as empresas a desenvolverem mecanismos para analisar as informações sobre as intenções de compras dos consumidores. O atual nível competitivo, imposto por mercados globalizados, força as empresas a desenvolverem habilidades para prever a demanda no curto, médio ou longo prazo. Neste contexto, a integração de métodos de previsões de demanda qualitativos e quantitativos com ajustes de especialistas se tornou um dos principais métodos empregados no intuito de melhorar a precisão das previsões. Por meio de uma revisão estruturada da literatura sobre esse tema, permitiu-se identificar uma carência de estudos referente a temática apresentada com ênfase na estruturação do julgamento por especialistas. Logo, o objetivo principal deste estudo é propor uma metodologia para prever a demanda de vendas de eletrodomésticos em indústrias do ramo da linha branca por meio da integração de métodos qualitativos e quantitativos. Para isso, utiliza-se três séries temporais em que cada uma é composta por uma família de eletrodomésticos; inicialmente realiza-se a previsão individual de cada série com a utilização de técnicas da família (ARIMA e Suavização Exponencial). Na sequência, os melhores métodos são escolhidos via critério AIC e são combinados via médias aritmética, ponderada, harmônica e geométrica. A medida de acurácia utilizada para avaliar as previsões é o MAPE. Os resultados obtidos enfatizam somente melhoria da previsão da família alfa quando esta é combinada para as demais famílias beta e gama isso não ocorreu. Por fim, as melhores previsões quantitativas obtidas são ajustadas pelos especialistas via julgamento estruturado. Com a implementação da metodologia, obteve-se uma redução do MAPE, em relação as melhores previsões quantitativas na ordem de: 17,00% para a 1a família; 10,55% para a 2a família; 72,93% para a 3a família e 10,57% para a previsão global. Portanto, fica evidente que, com os resultados obtidos, ocorre a melhoria da acuracidade da previsão quando se implementa a metodologia proposta.The constant search for knowledge of the consumer market leads companies to develop mechanisms to analyze information about the intentions of consumers. The current competitive level, imposed by globalized markets, forces companies to develop skills to forecast demand in the short, medium or long term. In this context, the integration of qualitative and quantitative demand forecasting methods with expert adjustments has become one of the main methods used to improve forecast accuracy. Through a structured review of the literature on this subject, it was possible to identify a lack of studies regarding the theme presented with an emphasis on structuring the judgment of specialists. Therefore, as the main objective of this dissertation is to structure these expert judgments way multiple criteria method of decision support. For this, three time series are used, each of which is composed of a family of household appliances; the individual prediction of each series is initially performed with the use of family techniques (ARIMA and Exponential Smoothing). Following the best methods are chosen by AIC criteria and are combined via means arithmetic, weighted, harmonic and geometric. The measure of accuracy used to evaluate the predictions is MAPE. The results obtained only emphasize improvement of the alpha family prediction when this is combined for the other beta and gamma families, this did not occur. Finally, the best quantitative forecasts obtained are adjusted by the experts via structured judgment. With the implementation of the methodology, a reduction of MAPE was obtained, in relation to the best quantitative predictions, of: 17.00% for the 1st family; 10.55% for the 2nd family; 72.93% for the 3rd family and 10.57% for the global forecast. Therefore, it is evident that, with the obtained results, the accuracy of the forecast occurs when the proposed methodology is implemented.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)porUniversidade Tecnológica Federal do ParanáPato BrancoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e SistemasUTFPRBrasilCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOEngenharia de ProduçãoDemanda (Teoria econômica)Teoria da previsãoEngenharia de produçãoDemand (Economic theory)Prediction theoryProduction engineeringPrevisão de demanda em indústrias de eletrodomésticos por meio da integração de métodos quantitativos e qualitativosDemand forecasting in the home appliance industries through the integration of quantitative and qualitative methodsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPato BrancoLima, José Donizetti dehttp://lattes.cnpq.br/1633959881315804Lima, José Donizetti deTrentin, Marcelo GonçalvesMartins, Vera Lúcia Milanihttp://lattes.cnpq.br/5967323896086011Ferro, Wílian Assmanninfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRORIGINALPB_PPGEPS_M_Ferro, Wilian Assmann_2018.pdfPB_PPGEPS_M_Ferro, Wilian Assmann_2018.pdfapplication/pdf2941146http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/3058/1/PB_PPGEPS_M_Ferro%2c%20Wilian%20Assmann_2018.pdfe5b3104e8fe0bf594d784ef6a11a591fMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/3058/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTPB_PPGEPS_M_Ferro, Wilian Assmann_2018.pdf.txtPB_PPGEPS_M_Ferro, Wilian Assmann_2018.pdf.txtExtracted texttext/plain244001http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/3058/3/PB_PPGEPS_M_Ferro%2c%20Wilian%20Assmann_2018.pdf.txtca1d5793315a30f3df2ff077d6d74cabMD53THUMBNAILPB_PPGEPS_M_Ferro, Wilian Assmann_2018.pdf.jpgPB_PPGEPS_M_Ferro, Wilian Assmann_2018.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1417http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/3058/4/PB_PPGEPS_M_Ferro%2c%20Wilian%20Assmann_2018.pdf.jpg7d0c5bab55b828fd24cdacef6923cbb9MD541/30582018-04-03 13:05:55.74oai:repositorio.utfpr.edu.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestopendoar:2018-04-03T16:05:55Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false |
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