Registro fonte: Aplicação de métodos de previsão de demanda em uma empresa de serviços automotivos no Paraná

Aplicação de métodos de previsão de demanda em uma empresa de serviços automotivos no Paraná

The persuit of cost reduction and increased competitiveness has been a major challenge at the corporate level. Thus, the ability to forecast future data becomes a tool of great importance within a company. For the elaboration of this work, the company was divided between the sectors of air condition...

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Principais autores:	Finkler, Bruna Kastner Olivi, Lourenço Junior, Gerson
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2020
Assuntos:	Análise de séries temporais Previsão de negócios Planejamento Time-series analysis Business forecasting Planning CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/12829
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spelling	riut-1-128292020-11-16T13:54:26Z Aplicação de métodos de previsão de demanda em uma empresa de serviços automotivos no Paraná Application of methods of forecast of demand in a company of automotive services of Paraná Finkler, Bruna Kastner Olivi Lourenço Junior, Gerson Kunh, Peterson Diego Corrêa, Jairo Marlon Kunh, Peterson Diego Corrêa, Jairo Marlon Thomaz, Diego Venâncio Pasa, Carine Cristiane Machado Urbim Análise de séries temporais Previsão de negócios Planejamento Time-series analysis Business forecasting Planning CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO The persuit of cost reduction and increased competitiveness has been a major challenge at the corporate level. Thus, the ability to forecast future data becomes a tool of great importance within a company. For the elaboration of this work, the company was divided between the sectors of air conditioners and radiators. From this, the three best-selling products in the last four years were selected, resulting in six data series. With this, a comparison was made between the methods of forecasting demand: Moving averages, Holt-Winters and ARMA. For three of the six products, being compressor, evaporator and additive, the model that presented the smallest error in the adjustment was the Moving averages, for the other products, which are condenser, radiator and plastic box, the model with the best fit was the ARMA. A busca pela redução de custos e o aumento da competitividade vem sendo um grande desafio no âmbito empresarial. Sendo assim, a capacidade de prever dados futuros torna-se uma ferramenta de grande importância dentro de uma empresa. Para a elaboração deste trabalho, a empresa foi dividida entre os setores de condicionadores de ar e de radiadores. A partir disto, foram selecionados os três produtos mais vendidos nos últimos quatro anos, resultando em seis séries de dados. Com isto, foi feito um comparativo entre os métodos de previsão de demanda: Médias móveis, Holt-Winters e ARMA. Para três dos seis produtos, sendo eles compressor, evaporador e aditivo, o modelo que apresentou o menor erro no ajuste foi o de Médias móveis, já para os demais produtos, que são condensador e caixa plástica, o modelo com o melhor ajuste foi o ARMA. 2020-11-16T13:54:26Z 2020-11-16T13:54:26Z 2019-06-17 bachelorThesis FINKLER, Bruna Kastner Olivi; LOURENÇO JUNIOR, Gerson. Aplicação de métodos de previsão de demanda em uma empresa de serviços automotivos no Paraná. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2019. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/12829 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Medianeira Brasil Engenharia de Produção UTFPR
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description	The persuit of cost reduction and increased competitiveness has been a major challenge at the corporate level. Thus, the ability to forecast future data becomes a tool of great importance within a company. For the elaboration of this work, the company was divided between the sectors of air conditioners and radiators. From this, the three best-selling products in the last four years were selected, resulting in six data series. With this, a comparison was made between the methods of forecasting demand: Moving averages, Holt-Winters and ARMA. For three of the six products, being compressor, evaporator and additive, the model that presented the smallest error in the adjustment was the Moving averages, for the other products, which are condenser, radiator and plastic box, the model with the best fit was the ARMA.
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