APLICAÇÃO DE MÉTODOS COMPUTACIONAIS DE PREVISÃO DE DEMANDA EM UMA EMPRESA DO SETOR DE CERÂMICAS DE ALTA PERFORMANCE
Carlos Henrique Cruz Salgado
SALGADO, CARLOS HENRIQUE CRUZ
Diego Fuzinatto Amaral
AMARAL, DIEGO FUZINATTO
Gracyeli Santos Guarienti
GUARIENTI, GRACYELI SANTOS
30/07/2022
41-56
3
TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO E COMUNICAÇÃO: PESQUISAS EM INOVAÇÕES TECNOLÓGICAS - VOLUME 3
A utilização da previsão de demanda em âmbito empresarial tem se tornado cada vez mais importante, devido à alta concorrência e variações de mercado tornaram-se imprescindível no planejamento de produção, objetivando ser competitivo no mercado, tendo o diferencial de seus concorrentes. Neste trabalho e apresentado estudos dos modelos de previsão de demanda de matérias primas de um cliente em especifico em uma empresa que fornece refratários para indústrias siderúrgicas. Foi-se utilizado métodos quantitativos para previsão de demanda, onde ao analisar series históricas de produção permitiu-se identificar as variações de mercado e padrões de fornecimento desses materiais aos clientes, assim como utilização da linha produtiva. Durante todo o processo houve entrevistas com pessoas chave em cada etapa, afim de incrementar ainda mais informação relevante.A partir dos resultados obtidos através dos modelos de previsão de demanda, foi-se utilizado também métodos de cálculo para os erros de previsão, afim de medir o desempenho de cada algoritmo para determinado período de análise. Ao final do processo, sugeriu-se a continua produção de melhorias nos algoritmos assim como novos métodos de previsão além de expandir para outros clientes.
Previsão de Demanda, Matérias Primas, Erros de Previsão, S&OP.
Este capítulo está licenciado com uma Licença Creative Commons Atribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0 Internacional.
O conteúdo do capítulo e seus dados e sua forma, correção e confiabilidade, são de responsabilidade exclusiva do(s) autor(es). É permitido o download e compartilhamento desde que pela origem e no formato Acesso Livre (Open Access), com os créditos e citação atribuídos ao(s) respectivo(s) autor(es). Não é permitido: alteração de nenhuma forma, catalogação em plataformas de acesso restrito e utilização para fins comerciais. O(s) autor(es) mantêm os direitos autorais do texto.