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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/62332

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorPERGHER, Isaac-
dc.contributor.authorSILVA, Ingrid Larissa Sobral-
dc.date.accessioned2025-04-15T20:14:40Z-
dc.date.available2025-04-15T20:14:40Z-
dc.date.issued2025-02-27-
dc.date.submitted2025-04-04-
dc.identifier.citationSILVA, Ingrid. Escolha de um método de previsão de demanda no curto prazo e determinação dos parâmetros de gestão de estoques: Estudo de caso em uma empresa do setor automotivo . 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Caruaru, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/62332-
dc.description.abstractO presente trabalho de conclusão tem como objetivo a seleção de um método de previsão de demanda a ser aplicado no curto prazo. Este método será utilizado para estimar a demanda de um produto nos meses seguintes e, com base nas previsões de demanda obtidas, serão também determinados o ponto de pedido e o estoque de segurança. Foram considerados os métodos de previsão de demanda no curto prazo: ajustamento sazonal, suavização exponencial tripla (Holt-Winters) e SARIMA. Para este estudo, foi realizada uma coleta e análise dos dados de vendas da empresa, abrangendo o período de janeiro de 2022 a dezembro de 2023. As performances desses métodos foram analisadas com base em indicadores de erro (RMSE, MAE e MAPE) para determinar sua precisão e adequação ao contexto específico da empresa. Os resultados indicaram que o método de ajustamento sazonal apresentou os menores valores de erro, demonstrando ser o mais eficaz para a previsão de demanda na empresa. Através desse procedimento, foram geradas previsões para os meses de janeiro, fevereiro e março de 2024 e os resultados foram aplicados na determinação do estoque de segurança e pontos de ressuprimento, assegurando a manutenção de níveis adequados de inventário. A utilização do método de ajustamento sazonal permitiu previsões mais precisas, facilitando a tomada de decisões estratégicas e melhorando a competitividade da empresa no mercado automotivo.pt_BR
dc.format.extent64p.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.subjectGestão de estoquespt_BR
dc.subjectAjustamento sazonalpt_BR
dc.titleEscolha de um método de previsão de demanda no curto prazo e determinação dos parâmetros de gestão de estoques: Estudo de caso em uma empresa do setor automotivo.pt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6259764240813191pt_BR
dc.description.abstractxThis thesis aims to select a demand forecasting method to be applied in the short term. This method will be used to estimate the demand for a product in the following months, and based on the obtained demand forecasts, the reorder point and safety stock will also be determined. The short-term demand forecasting methods considered were seasonal adjustment, triple exponential smoothing (Holt-Winters), and SARIMA. For this study, sales data from the company were collected and analyzed, covering the period from January 2022 to December 2023. The performance of these methods was analyzed based on error indicators (RMSE, MAE, and MAPE) to determine their accuracy and suitability for the company's specific context. The results indicated that the seasonal adjustment method yielded the lowest error values, demonstrating its effectiveness for demand forecasting within the company. Using this approach, forecasts for the months of January, February, and March 2024 were generated, and the results were applied to determine safety stock and reorder points, ensuring the maintenance of adequate inventory levels. The use of the seasonal adjustment method enabled more accurate forecasts, facilitating strategic decision-making and improving the company's competitiveness in the automotive market.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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