Seleção de modelos preditivos em operações: aplicação do Desvio Médio Absoluto como métrica de validação

Silva, Maressa Paula da

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DC Field	Value	Language
dc.creator	Silva, Maressa Paula da	-
dc.date.accessioned	2025-05-27T14:13:05Z	-
dc.date.available	2025-05-27T14:13:05Z	-
dc.date.issued	2025-05-12	-
dc.identifier.citation	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.	pt_BR
dc.identifier.uri	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/45876	-
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	Holt-Winters	pt_BR
dc.subject	Cross-docking	pt_BR
dc.subject	DMA	pt_BR
dc.subject	Logística	pt_BR
dc.title	Seleção de modelos preditivos em operações: aplicação do Desvio Médio Absoluto como métrica de validação	pt_BR
dc.title.alternative	Predictive model selection in operations: application of Mean Absolute Deviation as a validation metric	pt_BR
dc.type	Trabalho de Conclusão de Curso	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Cunha, Valeriana	-
dc.contributor.advisor1Lattes	https://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do;jsessionid=27A34710F35AA7834E9814D7A0DDCBCB.buscatextual_0	pt_BR
dc.contributor.referee1	Forti, Cristiano Augusto Borges	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/5189155241799990	pt_BR
dc.contributor.referee2	Faria, Eustáquio São José de	-
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/2556917718449190	pt_BR
dc.description.degreename	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)	pt_BR
dc.description.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.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.course	Administração	pt_BR
dc.sizeorduration	30	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::ADMINISTRACAO DE SETORES ESPECIFICOS	pt_BR
dc.orcid.putcode	184905999	-
Appears in Collections:	TCC - Administração (Uberlândia)

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SeleçãoModelosPreditivos.pdf	Trabalho de Conclusão de Curso	758.33 kB	Adobe PDF	View/Open

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