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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/22207
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Delazzari, Ricardo | |
dc.date.accessioned | 2020-11-25T11:21:29Z | - |
dc.date.available | 2020-11-25T11:21:29Z | - |
dc.date.issued | 2017-03-17 | |
dc.identifier.citation | DELAZZARI, Ricardo. Previsões de demanda em uma indústria de manufatura terceirizada do ramo de eletrônicos. 2017. 40 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2017. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/22207 | - |
dc.description.abstract | Accurately forecasting demand is a difficult task, even when you have the appropriate information to help with this work. When a company's demand is dependent on information coming from a customer, this task becomes even more difficult, thus harming all the planning of raw material acquisition and factory capacity to meet demand. One of the lines of action that suffer the effects of working with customer-dependent demand is called Contract Manufacturing, that is, companies that produce electronics in a third-party manner. Thus, this study aimed to study the expected demand with the customer, with the aim of finding improvement points that will help the client to improve his forecasts. For this, this work approaches the concepts of demand forecasting, exponential smoothing methods and ARIMA methodology, as well as prediction combining methods. From the concepts discussed, the same were applied with the help of Statgraphics software to define the models that best fit the historical series of data. A comparison was made between the combined demand forecasting model and the forecast model used by the client, indicating which is the most appropriate for each historical series of data. In some cases, the combined model achieved MAPE 66% lower than the method used by the client. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.subject | Demanda (Teoria econômica) | pt_BR |
dc.subject | Previsão de vendas | pt_BR |
dc.subject | Previsão | pt_BR |
dc.subject | Planejamento da produção | pt_BR |
dc.subject | Demand (Economic theory) | pt_BR |
dc.subject | Sales forecasting | pt_BR |
dc.subject | Forecasting | pt_BR |
dc.subject | Production planning | pt_BR |
dc.title | Previsões de demanda em uma indústria de manufatura terceirizada do ramo de eletrônicos | pt_BR |
dc.title.alternative | Demand forecasts in a outsourced manufacturing industry of the electronics branch | pt_BR |
dc.type | specializationThesis | pt_BR |
dc.description.resumo | Realizar previsões de demanda com acurácia é uma tarefa difícil, mesmo quando dispõe de informações apropriadas que possam auxiliar neste trabalho. Quando a demanda de uma empresa é dependente de informações vindas de um cliente, esta tarefa se torna ainda mais difícil, prejudicando assim todo o planejamento de aquisição de matéria prima e capacidade de fábrica para atendimento da demanda. Um dos ramos de atuação que sofrem os efeitos de trabalhar com a demanda dependente do cliente é o chamado de Contract Manufacturing, ou seja, empresas que produzem eletrônicos de forma terceirizada. Dessa forma, este trabalho teve como objetivo estudar a demanda prevista com o cliente, com o intuito de encontrar pontos de melhoria que auxiliem o cliente a melhorar suas previsões. Para isso, este trabalho aborda os conceitos de previsão de demanda, métodos de suavização exponencial e metodologia ARIMA, bem como métodos de combinação de previsões. A partir dos conceitos abordados, foram aplicados os mesmos com o auxílio do software Statgraphics para definir os modelos que melhor se ajustaram à série histórica de dados. Foi realizada uma comparação entre o modelo combinado de previsão de demanda e o modelo de previsão utilizado pelo cliente, indicando qual o mais adequado para cada série histórica de dados. Em alguns casos, o modelo combinado alcançou MAPE 66% menores do que o método utilizado pelo cliente. | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | |
dc.degree.program | Engenharia de Produção | |
dc.degree.local | Pato Branco | pt_BR |
dc.publisher.local | Pato Branco | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Trentin, Marcelo Gonçalves | |
dc.contributor.referee1 | Trentin, Marcelo Gonçalves | |
dc.contributor.referee2 | Oliveira, Gilson Adamczuk | |
dc.contributor.referee3 | Lima, José Donizetti de | |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.program | Engenharia de Produção | pt_BR |
dc.publisher.initials | UTFPR | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO | pt_BR |
Aparece nas coleções: | PB - Engenharia de Produção |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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