UMA COMPARAÇÃO DE MÉTODOS DE PREVISÃO DE DEMANDA DE PEÇAS DE REPOSIÇÃO: UMA APLICAÇÃO AO TRANSPORTE FERROVIÁRIO
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Data de Publicação: | 2013 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Gestão Industrial |
Texto Completo: | https://periodicos.utfpr.edu.br/revistagi/article/view/1267 |
Resumo: | O objetivo principal deste trabalho é comparar o desempenho de modelos de previsão de demanda para peças de reposição utilizadas em manutenções, apresentando suas aplicações em dados de uma indústria real. A importância crescente do papel da manutenção no novo ambiente empresarial tem provocado o aumento da quantidade de pesquisas na área de modelagem e otimização da manutenção. Nesse contexto, este trabalho compara o desempenho de modelos de previsão de demanda para peças de reposição utilizadas em manutenções de motores a diesel, a partir de uma aplicação a um conjunto de dados de uma indústria real, que atua na área de transporte ferroviário. Os modelos experimentados foram Média Móvel, Suavização Exponencial Simples, Holt, Croston e ARIMA, além do método utilizado pela empresa estudada nesse trabalho, que tem o seu nome omitido. Após analisar uma grande amostra de peças de reposição, os resultados mostraram uma forte evidência de superioridade do modelo de Suavização Exponencial Simples em relação ao método de previsão utilizado pela empresa em questão. Este trabalho tem como principal contribuição apresentar a necessidade da utilização de métodos mais fundamentados na previsão de demanda de consumo de materiais na manutenção para que os impactos no nível de atendimento e os custos na cadeia de suprimento possam ser controlados. |
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UMA COMPARAÇÃO DE MÉTODOS DE PREVISÃO DE DEMANDA DE PEÇAS DE REPOSIÇÃO: UMA APLICAÇÃO AO TRANSPORTE FERROVIÁRIOEngenharia de ProduçãoO objetivo principal deste trabalho é comparar o desempenho de modelos de previsão de demanda para peças de reposição utilizadas em manutenções, apresentando suas aplicações em dados de uma indústria real. A importância crescente do papel da manutenção no novo ambiente empresarial tem provocado o aumento da quantidade de pesquisas na área de modelagem e otimização da manutenção. Nesse contexto, este trabalho compara o desempenho de modelos de previsão de demanda para peças de reposição utilizadas em manutenções de motores a diesel, a partir de uma aplicação a um conjunto de dados de uma indústria real, que atua na área de transporte ferroviário. Os modelos experimentados foram Média Móvel, Suavização Exponencial Simples, Holt, Croston e ARIMA, além do método utilizado pela empresa estudada nesse trabalho, que tem o seu nome omitido. Após analisar uma grande amostra de peças de reposição, os resultados mostraram uma forte evidência de superioridade do modelo de Suavização Exponencial Simples em relação ao método de previsão utilizado pela empresa em questão. Este trabalho tem como principal contribuição apresentar a necessidade da utilização de métodos mais fundamentados na previsão de demanda de consumo de materiais na manutenção para que os impactos no nível de atendimento e os custos na cadeia de suprimento possam ser controlados. Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)Não houve patrocínio.Bertolde, Adelmo InácioXavier Junior, Walter Paganucci2013-11-07info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://periodicos.utfpr.edu.br/revistagi/article/view/126710.3895/S1808-04482013000300001Revista Gestão Industrial; v. 9, n. 3 (2013)1808-044810.3895/S1808-044820130003reponame:Revista Gestão Industrialinstname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRporhttps://periodicos.utfpr.edu.br/revistagi/article/view/1267/1096Direitos autorais 2016 CC-BYhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccess2013-11-08T15:17:20Zoai:periodicos.utfpr:article/1267Revistahttps://periodicos.utfpr.edu.br/revistagiPUBhttps://periodicos.utfpr.edu.br/revistagi/oai||revistagi@utfpr.edu.br1808-04481808-0448opendoar:2013-11-08T15:17:20Revista Gestão Industrial - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false |
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