Análise de modelos de previsão de demanda para a logística de pessoas de uma empresa no setor de petróleo

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorNavarro, Leonardo Luiz Lima-
Autor(es): dc.contributorMeza, Edwin Benito Mitacc-
Autor(es): dc.contributorTammela, Iara-
Autor(es): dc.contributorNavarro, Leonardo Luiz Lima-
Autor(es): dc.creatorSouza, Raissa Abreu e-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:14:40Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:14:40Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-09-27-
Data de envio: dc.date.issued2023-09-27-
Data de envio: dc.date.issued2017-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/30632-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/766574-
Descrição: dc.descriptionRealizar previsão de demanda é de extrema importância às empresas, a execução do mesmo embasa um bom planejamento e auxilia, também, a redução de custos devido à projeção dos recursos disponíveis na quantidade e momento adequado. No presente estudo, uma empresa prestadora de serviços no setor de petróleo utiliza de quartos bloqueados em hotéis nas cidades de Cabo Frio e Rio de Janeiro, ambas situadas no estado do Rio de Janeiro, ou seja, quartos reservados e dedicados única e exclusivamente a companhia que são pagos mensalmente sendo utilizados, ou não. Atualmente o número de quartos a serem bloqueados é determinado de forma empírica, por isso, o objetivo deste projeto é analisar modelos quantitativos de previsão de demanda – Regressão Linear, Média Móvel, Suavização Exponencial Simples, Média Móvel Ponderada, Suavização Exponencial Simples e Suavização de Holt – aplicados aos dados coletados da empresa a partir de julho de 2015. Os resultados das previsões são comparados e buscou-se indentificar o método mais adequado para prever a demanda pelo serviço estudado-
Descrição: dc.descriptionCarrying out an analysis and proposing a demand-forecasting model is of the utmost importance to the companies, the execution of the same based a good planning and also helps the reduction of costs due to the projection of the resources available in the appropriate quantity and time. In the present study, a company that provides services in the petroleum sector uses blocked rooms in hotels in the cities of Cabo Frio and Rio de Janeiro, both located in the state of Rio de Janeiro, that is, rooms reserved and exclusively dedicated to the company which are paid monthly by being used, or not. Currently the number of rooms to be blocked is determined empirically, so the objective of this project is to analyze a quantitative model of demand forecasting - Linear Regression, Moving Average, Simple Exponential Smoothing, Weighted Moving Average, Simple Exponential Smoothing and Holt Smoothing - applied to a time series with data collected from July 2015. At the end of the study the results of the predictions were compared and it was possible to choose the best method for each type of service-
Descrição: dc.description90 f.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherRio das Ostras-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectPrevisão de demanda-
Palavras-chave: dc.subjectMétodos quantitativos-
Palavras-chave: dc.subjectPrestação de serviços-
Palavras-chave: dc.subjectPetróleo-
Palavras-chave: dc.subjectEngenharia de Produção-
Palavras-chave: dc.subjectPrevisão de demanda-
Palavras-chave: dc.subjectMétodo quantitativo-
Palavras-chave: dc.subjectPrestação de serviços-
Palavras-chave: dc.subjectPetróleo-
Palavras-chave: dc.subjectDemand-forecast-
Palavras-chave: dc.subjectQuantitative methods-
Palavras-chave: dc.subjectProvision of services-
Palavras-chave: dc.subjectPetroleum-
Título: dc.titleAnálise de modelos de previsão de demanda para a logística de pessoas de uma empresa no setor de petróleo-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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