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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/50315

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorDUARTE, Marina Dantas de Oliveira-
dc.contributor.authorFREITAS, Daniele Alves de-
dc.date.accessioned2023-05-17T19:53:33Z-
dc.date.available2023-05-17T19:53:33Z-
dc.date.issued2016-12-08-
dc.date.submitted2023-05-17-
dc.identifier.citationFREITAS, Daniele Alves de. Comparação e análise de métodos de previsão de demanda: estudos de caso em pequenas empresas. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia de Produção - Bacharelado) - Universidade Federal de Pernambuco, Caruaru, 2016.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/50315-
dc.description.abstractAs organizações estão inseridas em um ambiente dinâmico e competitivo. Desta maneira, as empresas devem estar preparadas para enfrentá-las, ou seja, devem agir de forma proativa. Dentro deste cenário, a administração da demanda e sua função previsão de demanda auxiliam as organizações no seu planejamento produtivo e na gestão de seus estoques. Com base em previsões de demanda acuradas as organizações podem se antecipar as demandas futuras, obtendo vantagens competitivas frente as suas concorrentes. Este trabalho tem como objetivo geral identificar um método de previsão de demanda que apresente o melhor ajuste a demanda observada de duas pequenas empresas, uma do ramo de artefatos cerâmicos e uma do ramo de confecções, que atualmente realizam seus planejamentos produtivos com base exclusivamente na demanda recebida pelos seus setores de vendas. Para tanto, foi realizada uma revisão bibliográfica sobre os diversos métodos de previsão, metodologias de implementação e seleção de métodos de previsão de demanda e medidas de erro, também chamadas medidas de acurácia. E posteriormente, os métodos foram aplicados e foi realizada uma análise comparativa entre seus resultados, visando identificar o método com maior capacidade preditiva para cada um dos casos em estudo.pt_BR
dc.format.extent60p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectLogística empresarialpt_BR
dc.subjectAnálise de séries temporaispt_BR
dc.subjectPequenas e médias empresaspt_BR
dc.titleComparação e análise de métodos de previsão de demanda: estudos de caso em pequenas empresas.pt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7320581559467952pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7739692005673095pt_BR
dc.description.abstractxOrganizations are inserted into a dynamic and competitive environment. In such a way, companies must be prepared to face them, in other words, they must act proactively. Within this scenario, demand management and its demand forecasting function help organizations in their productive planning and stock management. Based on demand forecast accuracy, organizations can anticipate future demands by gaining competitive advantage over their competitors. This work has as main objective to identify a demand forecasting method, with the best fit observed demand of two small companies, a ceramic artifacts branch and a clothing industry, which currently carry out their production plans based solely on demand received by its sales sectors. Therefore, a bibliographic review was performed on the various forecasting methods, methodologies for implementation and selection of forecasting methods and error measures, also called accuracy measurements... Afterwards, the methods were applied and a comparative analysis was carried out to identify the method with the greatest predictive capacity for each of the studied cases.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Engenharias::Engenharia de Produçãopt_BR
dc.degree.departament::(CAA-NT) - Núcleo de Tecnologiapt_BR
dc.degree.graduation::CAA-Curso de Graduação em Engenharia de Produçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localCaruarupt_BR
Aparece nas coleções:TCC- Engenharia de Produção - Bacharelado

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