Skip navigation
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/46181

Comparte esta pagina

Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorALMEIDA, Adiel Teixeira de-
dc.contributor.authorMENDONÇA, Igor Souza-
dc.date.accessioned2022-09-05T16:57:28Z-
dc.date.available2022-09-05T16:57:28Z-
dc.date.issued2006-06-20-
dc.date.submitted2022-07-13-
dc.identifier.citationMENDONÇA, Igor Souza. Modelo de previsão de demanda baseado em conhecimento a priori. 2006. 73 f. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia de Produção, Departamento de Engenharia de Produção, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2006.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/46181-
dc.description.abstractAtualmente, para reservar o seu lugar num mercado competitivo como o de hoje, a empresa deve conhecer bem os desejos e anseios dos consumidores, deve ainda, se antecipar e prever o que os clientes consumirão no futuro. Através da previsão de demanda, como o nome já diz, a empresa pode prevê as necessidades futuras dos seus clientes e se preparar para os atender no momento necessário. Este trabalho dedica-se a estudar as relevâncias do processo de elaboração de uma previsão de demanda, os cuidados a serem tomados, as informações necessárias para sua elaboração e como se deve fazê-la. No entanto, o estudo e análise dessas premissas não garantirão, por se só, que o número previsto de demanda seja reflexo da demanda real, quando esta se concretizar. Modelos matemáticos auxiliam a definição deste número, aumentando as chances do mesmo de estar mais conivente com a realidade do mercado. Logo, modelos matemáticos serão vistos e estudados a fim de desvendar aquilo que até então está totalmente obscuro: o que os consumidores irão consumir. Nota-se ainda que existe uma infinita gama de variáveis capazes de influenciar a demanda futura de um determinado produto. Por exemplo, clima, localização, classe social dos clientes, desenvoltura dos concorrentes, isto é, todas as variáveis que fazem com que um consumidor prefira comprar um produto A ao invés de um B, ou comprar uma quantidade X e não uma quantidade Y. Forma-se então um ambiente onde há variáveis que não são conhecidas por completo, variáveis que são difíceis de serem dimensionadas, variáveis que apresentam uma infinidade de correlações entre si, que não possibilitam estudos isolados, variáveis até mesmo desconhecidas que influenciam o resultado final da demanda. Esse ambiente não consegue ser bem definido e interpretado apenas através de dados históricos de vendas, necessita-se então, de “algo” que possa melhor entender esse cenário com vários fatores de interferência. Esse “algo” pode ser uma pessoa, que por ter algumas características especiais possa ajudar a desvendar a demanda futura de determinado produto. Essa notória ajuda é concebida aqui, através de um processo de edução do conhecimento de um especialista. Esse trabalho visa abordar esses conceitos dentro da realidade de uma determinada empresa. Determinar a demanda futura desta empresa será uma intensa busca neste trabalho. Auxiliando as premissas básicas para o processo de previsão de demanda, utilizando modelos matemáticos e o conhecimento a priori, a demanda futura desta empresa será determinada.pt_BR
dc.format.extent73p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectPrevisão de Demandapt_BR
dc.subjectModelos Matemáticospt_BR
dc.subjectConhecimento a Prioript_BR
dc.titleModelo de previsão de demanda baseado em conhecimento a prioript_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coALMEIDA FILHO, Adiel Teixeira de-
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3190630564956043pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Engenharias::Engenharia de Produçãopt_BR
dc.degree.departament::(CTG-DEP) - Departamento de Engenharia de Produçãopt_BR
dc.degree.graduation::CTG-Curso de Engenharia de Produçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/9944976090960730pt_BR
Aparece en las colecciones: (TCC) - Engenharia de Produção

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
IGOR SOUZA MENDONÇA - MODELO de Previsao de Demanda Baseado em Conhecimento a Priori-convertido.pdf2,87 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Este ítem está protegido por copyright original



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons