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Tipo do documento: Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Título: Aplicação de métodos quantitativos de previsão de demanda em uma fábrica de ração em expansão
Título(s) alternativo(s): Application of quantitative demand forecast methods in a animal's food factory expanding
Autor(es): Rabelo Neto, Horácio Fernando Gonçalves
Primeiro orientador: Maia, Leonardo Caixeta de Castro
Primeiro membro da banca: Veiga, Cristiano Henrique
Segundo membro da banca: Oliveira, Miriam Tiemi
Resumo: 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.
Palavras-chave: Administração de operações
Previsão de demanda
Levantamento de dados
Planejamento e controle de produção
Piscicultura
Área(s) do CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::ADMINISTRACAO DE EMPRESAS::ADMINISTRACAO DA PRODUCAO
Idioma: por
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Referência: 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
Data de defesa: 29-Jun-2023
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