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dc.creatorGalante, Leonardo Janolio-
dc.date.accessioned2022-03-31T12:39:15Z-
dc.date.available2022-03-31T12:39:15Z-
dc.date.issued2022-03-24-
dc.identifier.citationGALANTE, Leonardo Janolio. Previsão de demanda em uma indústria do ramo alimentício. 2022. 29 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Uberlândia, Ituiutaba, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34437-
dc.description.abstractBrazil stands out for being the fourth largest milk producer in the world, and the dairy industry, largely composed of small companies, represents an important increase in the country's GDP. In order for these companies to remain competitive in the market, with adequate levels of raw material stock and fully meeting their demand, the importance of using quantitative demand forecasting methods is highlighted to support purchase, production and stocks. In this context, the main objective of this work is to apply quantitative methods of demand forecasting in a small dairy industry, in order to maintain adequate levels of raw material stock and assist in the development of production strategies to avoid losses in sales. This work consists of an applied study, and with regard to the objectives, it is a quantitative research. A descriptive research was carried out, and a case study was developed through a semi-structured interview with the manager of a small dairy company located in São Paulo’s countryside. The data collected refer to the demand for three products from January 2020 to December 2021. From the analysis of the time series, the simple moving average, simple exponential smoothing and time series decomposition models were applied. The results showed that the time series decomposition model proved to be the most accurate for forecasting product demand, with error values for the products strawberry yogurt, açaí yogurt with strawberry and açaí yogurt with banana, of 9.8%, 14.3% and 15.0%, respectively.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectIndústria de laticíniopt_BR
dc.subjectDairy industrypt_BR
dc.subjectMédia móvel simplespt_BR
dc.subjectSimple moving averagept_BR
dc.subjectSuavização exponencial simplespt_BR
dc.subjectSimple exponential smoothingpt_BR
dc.subjectDecomposição de série temporalpt_BR
dc.subjectTime series decompositionpt_BR
dc.subjectSinal de rastreamentopt_BR
dc.subjectTracking sinalpt_BR
dc.titlePrevisão de demanda em uma indústria do ramo alimentíciopt_BR
dc.title.alternativeDemand forecasting in a food industrypt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Rosa, Vanessa Aparecida de Oliveira-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4325297T3&tokenCaptchar=03AGdBq26kwJzzh5L99CIFlQap0WRr4f6SinAYf-raj05WSAdThLunEOwZDKAem3QXFTjZTsjcs_Y0G9KKawQH4p8ZvVirEJdD1wrVFMRxxaFWpdfXbmdFOOlN3jm4pf_sZLySnro_VwEqQkn_XPX0YHjmQBXT53wCdzmCRbXQg_HzZeVDoDvitedHXn31odzKc8AfIITQr-o3zLFJZJeIblCB3u_6bQOF8U9s6Gs7UNnlYNXZqZhKkyyO3-yTzOYP3Dx4P8rkk4LXRwcdtqvNQgupSGhUvGBH1w3lsNy-zbkUwU3mlCip2NsH1WrYQqIWUlz4QCzjszfSCCsInAa2UAuk-vgBUiJy8VJT2bBpvzYvSbako7XBIF6IdlaSy6MhwthnFpyOu1mtWwMK0OJ5IhilBkp7RriYky_SLEMbh_ZYQ9v1oqEVojwZRHb8EGXQe5f-sDzjAN2oilsJlhePS4Mm7SxWKxzSkiZTjdCjL1NqxV3lUYqswIhVXpa8zmneHYwq4sTgZ5H_NGUsFimyA3e18OSO4b0TVQpt_BR
dc.contributor.referee1Menegaz, Gabriela Lima-
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4276472T4&tokenCaptchar=03AGdBq24m1o73Gm5BFLpLc1Ywwe6UR5NVeFSC6iWUjOUALPovrnt-uR3TaKYYY8k076Xb5mCMM4OsLgieSqTKSAcxIlL75CvFpcGYyNL29SmpsG8T5Z5nAUCpyZejw829gO8ootglct7FC_JLAm0beM19e3fLzXK0nx6FZMvWQFXrIx2zbFv4dGk0Msu24fzW0jRDI404NQMN7JwBtkpwYDXBX0L9yKwO4b3k04HUvsCh_Z9Cj0lP1g88HTkRgOiRZwpw8FQwHoxoqZdjUVZ3O-OuzMolW3Qaw1UoyFsO1t0aJv-ww-a6ULc2mlsdRILskjTYvHWhexOBqB3NdBME8YKZVCL_ySNIepRKdOgjrVUcWTLcz18PAQ1YjLBRCP-CSciDqoebtwMsjzBaJ73AYffDq8joU5efpwkpvSK-7kflQqkJc_74J5E1vsNqJU71ByM86Xr7txtjg9N6P2dkRgZzFZSiyS8IqJcJzw3NIjI_VxzbEez0YC9GdnzoQ7Dl6MFzM195CZSEw7VMa7EpOZomtYV3IsOxyQpt_BR
dc.contributor.referee2Miranda, Mara Rúbia da Silva-
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dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoO Brasil destaca-se por ser o quarto maior produtor de leite do mundo, sendo a indústria de laticínios, em grande parte composta por pequenas empresas, um importante incremento no PIB do País. Para que essas empresas se mantenham competitivas no mercado, com níveis adequados de estoque de matéria-prima e atendendo plenamente a sua demanda, destaca-se a importância da utilização de métodos quantitativos de previsão de demanda, para subsidiar as decisões de compra, produção e estoques. Neste contexto, o presente trabalho tem como objetivo principal aplicar métodos quantitativos de previsão de demanda em uma indústria de laticínios de pequeno porte, a fim de manter níveis adequados de estoque de matérias-primas e auxiliar no desenvolvimento de estratégias de produção para evitar perdas nas vendas. Trata-se de um estudo de natureza aplicada, e no que se refere aos objetivos trata-se de uma pesquisa quantitativa. Foi realizada uma pesquisa descritiva, e um estudo de caso por meio de uma entrevista semiestruturada com o gestor de uma empresa de pequeno porte fabricante de laticínios, localizada no interior de São Paulo. Os dados coletados referem-se à demanda de três produtos no período de janeiro de 2020 a dezembro de 2021. A partir da análise da série temporal foram aplicados os modelos da média móvel simples, suavização exponencial simples e decomposição da série temporal. Os resultados mostraram que o modelo de decomposição de série temporal mostrou-se o mais acurado para a previsão de demanda dos produtos, com valores de erro para os produtos iogurte de morango, iogurte de açaí com morango e iogurte de açaí com banana, de 9,8 %, 14,3 % e 15,0 %, respectivamente.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseEngenharia de Produçãopt_BR
dc.sizeorduration29pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOpt_BR
Appears in Collections:TCC - Engenharia de Produção (Ituiutaba / Pontal)

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