Aplicação de métodos de previsão de demanda em uma indústria do setor alimentício

Almeida, Felipe Baisso de; César, Henrique Peres

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DC Field	Value	Language
dc.creator	Almeida, Felipe Baisso de	-
dc.creator	César, Henrique Peres	-
dc.date.accessioned	2019-01-16T12:06:41Z	-
dc.date.available	2019-01-16T12:06:41Z	-
dc.date.issued	2018-12-18	-
dc.identifier.citation	ALMEIDA, Felipe Baisso de; CESAR, Henrique Peres. Aplicação de métodos de previsão de demanda em uma indústria do setor alimentício. 2018. 54 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de Uberlândia, Ituiutaba, 2018.	pt_BR
dc.identifier.uri	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/23890	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Uberlândia	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Previsão de demanda	pt_BR
dc.subject	Séries temporais	pt_BR
dc.subject	Torrefação	pt_BR
dc.subject	Indústria	pt_BR
dc.subject	Moagem	pt_BR
dc.subject	Café	pt_BR
dc.title	Aplicação de métodos de previsão de demanda em uma indústria do setor alimentício	pt_BR
dc.type	Trabalho de Conclusão de Curso	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Penteado, Ricardo Batista	-
dc.description.degreename	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)	pt_BR
dc.description.resumo	O presente trabalho foi realizado em uma indústria que atua no segmento de torrefação, moagem e distribuição de café. Foram desenvolvidos conceitos e ferramentas de previsão de demanda cuja abordagem foi relacionada em séries temporais e sugerido uma nova metodologia de previsão para as vendas futuras da empresa. Foi otimizado o modelo de previsão atual adotado, maximizando sua assertividade através da redução do erro percentual médio absoluto (MAPE), baseado nas vendas dos últimos 18 meses para aplicação dos métodos Média Móvel Simples, Média Móvel ponderada, Suavização Exponencial Simples e Suavização Exponencial Dupla e baseou-se nos dados dos últimos 3 anos para aplicação do método de Suavização Exponencial com Sazonalidade e Tendência. Através da aplicação desses cinco métodos, foi possível compreender e encontrar o modelo que melhor se adéqua as peculiaridades da empresa e assim reduzir de forma significativa a margem de erro de vendas futuras previstas.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.course	Engenharia de Produção	pt_BR
dc.sizeorduration	54	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::ENGENHARIAS	pt_BR
Appears in Collections:	TCC - Engenharia de Produção (Ituiutaba / Pontal)

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