Previsão de demanda: estudo de caso em uma revendedora de combustíveis de aviação

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Autor(es): dc.contributorGutierrez, Ruben Huamanchumo-
Autor(es): dc.contributorCosta, Helder Gomes-
Autor(es): dc.contributorLeite, José Geraldo Lamas-
Autor(es): dc.contributorGutierrez, Ruben Huamanchumo-
Autor(es): dc.contributorCosta, Helder Gomes-
Autor(es): dc.contributorLeite, José Geraldo Lamas-
Autor(es): dc.creatorSilveira, Murillo Silva-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:44:26Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:44:26Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-03-04-
Data de envio: dc.date.issued2022-03-04-
Data de envio: dc.date.issued2022-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/24681-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/776571-
Descrição: dc.descriptionA previsão de demanda é imprescindível no planejamento das organizações, principalmente no setor de combustíveis. Para um planejamento eficaz, é necessário que a expectativa de vendas esteja alinhada com os custos e despesas envolvidos na viabilidade da operação. Neste contexto, o presente trabalho buscou analisar e aplicar diversos métodos de previsão de demanda a partir dos dados históricos das vendas de combustíveis de um determinado posto de abastecimento. Após verificar o atual processo de previsão de vendas, constatou que o mesmo era passível de melhorias, visto que era baseado em práticas empíricas e era centrado na operação. Foram aplicadas as médias móveis simples e ponderada, a regressão linear, os métodos de suavização exponencial e o método ARIMA, sendo este último executado através da metodologia de BoxJenkins. Em seguida, realizou-se uma avaliação do desempenho dos modelos estudados através dos indicadores do erro quadrático médio e do erro percentual absoluto médio, encontrando como mais acurado o modelo ARIMA (6,1,3). A utilização do ARIMA se demonstrou satisfatória e mais alinhada com a realidade, sendo uma importante ferramenta na tomada de decisões futuras.-
Descrição: dc.descriptionDemand forecasting is essential in the planning of organizations, especially in the fuel sector. For an effective planning, it is necessary that the sales expectation is aligned with the costs and expenses involved in the viability of the operation. In this context, the present work sought to analyze and apply several demand forecasting methods based on historical data on fuel sales at a particular gas station. After verifying the current sales forecasting process, he found that it was subject to improvement, as it was based on empirical practices and focused on the operation. Simple and weighted moving averages, linear regression, exponential smoothing methods and the ARIMA method were applied, the latter being performed using the BoxJenkins methodology. Then, an evaluation of the performance of the models studied was carried out through the indicators of the mean square error and the mean absolute percentage error, finding the ARIMA model (6,1,3) as the most accurate. The use of ARIMA proved to be satisfactory and more in line with reality, being an important tool in making future decisions.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherNiterói-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectMétodos Quantitativos-
Palavras-chave: dc.subjectAviação-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise-
Palavras-chave: dc.subjectPrevisão de demanda-
Palavras-chave: dc.subjectTomada de decisão-
Palavras-chave: dc.subjectCombustível de aviação-
Palavras-chave: dc.subjectOrçamento empresarial-
Palavras-chave: dc.subjectQuantitative Methods-
Palavras-chave: dc.subjectAviation-
Palavras-chave: dc.subjectAnalysis-
Título: dc.titlePrevisão de demanda: estudo de caso em uma revendedora de combustíveis de aviação-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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