1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Faculdade de Administração, Ciências Contábeis, Engenharia de Produção e Serviço Social (FACES / Pontal)
3. TCC - Engenharia de Produção (Ituiutaba / Pontal)

Tipo do documento:	Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acesso:	Acesso Aberto
Título:	Avaliação do desempenho preditivo de modelos de séries temporais: estudo de caso em uma indústria de açaí
Autor(es):	Machado, Mirane Beatriz Paiva
Primeiro orientador:	Oliveira, Vanessa Aparecida de
Primeiro membro da banca:	Menegaz, Gabriela Lima
Segundo membro da banca:	Nascimento, Jefferson Gomes do
Resumo:	O mercado de açaí no Brasil tem se expandido rapidamente, consolidando-se em todo o território nacional. No entanto, esse crescimento é acompanhado por forte sazonalidade, com aumento da demanda nos meses quentes e queda nos períodos mais frios, o que impõe desafios à gestão da produção e dos estoques. Neste cenário, este trabalho teve como objetivo comparar o desempenho preditivo dos modelos de média móvel e decomposição de séries temporais na previsão da demanda de vendas de açaí, com o intuito de subsidiar decisões mais assertivas na elaboração do plano de produção da fábrica. Foi realizado um estudo de caso, em que foram analisados 44 meses de histórico de vendas, de maio de 2021 a dezembro de 2024. Os resultados mostraram que ambas as séries possuem tendência de crescimento e padrões sazonais, com picos de vendas em meses como março, abril, setembro e outubro, e quedas mais acentuadas em janeiro, junho e julho. A média móvel simples apresentou baixa acurácia, com MAPE de 39,48% e 47,90% para o açaí com morango e açaí tradicional, respectivamente, enquanto o modelo de decomposição mostrou resultados significativamente melhores para ambos os produtos, com MAPE 24,51% (açaí com morango) e 30,34% (açaí tradicional). As previsões para o primeiro semestre de 2025 confirmaram a superioridade do modelo de decomposição, com erros dentro dos limites de controle. Conclui-se que a utilização de métodos mais robustos de previsão é fundamental para melhorar a acurácia das estimativas e apoiar decisões estratégicas na indústria de alimentos perecíveis.
Palavras-chave:	previsão de demanda média móvel decomposição de série temporal índices sazonais demand forecasting moving average seasonal indices time series decomposition
Área(s) do CNPq:	CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO
Idioma:	por
País:	Brasil
Editora:	Universidade Federal de Uberlândia
Referência:	MACHADO, Mirane Beatriz Paiva. Avaliação do desempenho preditivo de modelos de séries temporais: estudo de caso em uma indústria de açaí. 2025. 37 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Uberlândia, Ituiutaba, 2025.
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/46558
Data de defesa:	31-Jul-2025
Aparece nas coleções:	TCC - Engenharia de Produção (Ituiutaba / Pontal)

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