Publicação: Seleção de modelos preditivos em operações: aplicação do Desvio Médio Absoluto como métrica de validação
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CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::ADMINISTRACAO DE SETORES ESPECIFICOS
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Resumo
Este trabalho analisa a eficácia de diferentes métodos de previsão de demanda aplicados a um marketplace regional que utiliza cross-docking como estratégia logística. Foram comparados três modelos: o atual utilizado pela empresa, a regressão linear simples e o método de Holt-Winters aditivo, com base no cálculo do Desvio Médio Absoluto (DMA). Os resultados demonstram que o Holt-Winters, por integrar tendência e sazonalidade, apresentou maior acurácia (DMA de 7.623,78 contra 8.750,67 do modelo interno e 13.593,17 da regressão linear). A análise evidenciou que previsões precisas são significativas para reduzir problemas operacionais e otimizar recursos logísticos. Conclui-se que a adoção de modelos robustos, alinhados a padrões sazonais, melhora a eficiência operacional e reduz custos, reforçando a importância de técnicas avançadas para o planejamento em cadeias de suprimentos dinâmicas.
Abstract
Palavras-chave
Previsão de demanda, Holt-Winters, Cross-docking, DMA, Logística
Citação
SILVA, Maressa Paula. Seleção de modelos preditivos em operações: aplicação do Desvio Médio Absoluto como métrica de validação. 2025. 30 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Administração) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025.