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Document type: Trabalho de Conclusão de Curso
Access type: Acesso Aberto
Title: Aplicação de métodos quantitativos de previsão de demanda em uma fábrica de ração em expansão
Alternate title (s): Application of quantitative demand forecast methods in a animal's food factory expanding
Author: Rabelo Neto, Horácio Fernando Gonçalves
First Advisor: Maia, Leonardo Caixeta de Castro
First member of the Committee: Veiga, Cristiano Henrique
Second member of the Committee: Oliveira, Miriam Tiemi
Summary: Uma maneira de se conseguir melhores resultados no gerenciamento de recursos é aplicando melhores técnicas de previsão de demanda. Identificar qual o melhor modelo contribuirá no planejamento estratégico. Este trabalho tem como objetivo avaliar os métodos de previsão de demanda quantitativos que ofereça a maior acurácia e maior precisão quanto ao consumo de ração e, consequentemente, o menor erro. Os métodos utilizados foram: Tendência linear e sazonalidade, Média móvel, média ponderada e Suavização exponencial simples. Realizou-se uma pesquisa em forma de levantamento de dados com visão quantitativa positivista. A partir da comparação dos métodos, observou-se que o modelo da média móvel ponderada minimizou o percentual de erro, aumentando a acurácia e precisão da previsão de demanda da empresa. O desempenho e comparativo estatístico dos métodos foram avaliados a partir do MPE, MSD, MAD, MAPE, WMAPE, CFE e Erro médio.
Keywords: Administração de operações
Previsão de demanda
Levantamento de dados
Planejamento e controle de produção
Piscicultura
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::ADMINISTRACAO DE EMPRESAS::ADMINISTRACAO DA PRODUCAO
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Quote: RABELO NETO, Horácio Fernando Gonçalves. Aplicação de métodos quantitativos de previsão de demanda em uma fábrica de ração em expansão. 2023. 40 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Administração) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/38553
Date of defense: 29-Jun-2023
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