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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37884| Título: | Previsão de demanda para materiais de construção a seco: uma análise por séries temporais |
| Título(s) alternativo(s): | Demand forecasting for dry construction materials: a time series analysis |
| Autor(es): | Pereira, Giovana de Oliveira Fogaça Santos, Rodrigo Silva Martins dos |
| Orientador(es): | Garcia, Juan Carlos Claros |
| Palavras-chave: | Demanda (Teoria econômica) Previsão Análise de séries temporais Materiais de construção Aço - Estruturas Demand (Economic theory) Forecasting Time-series analysis Building materials Steel, Structural |
| Data do documento: | 30-Jun-2025 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Ponta Grossa |
| Citação: | PEREIRA, Giovana de Oliveira Fogaça; SANTOS, Rodrigo Silva Martins dos. Previsão de demanda para materiais de construção a seco: uma análise por séries temporais. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharel em Engenharia de Produção) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, 2025. |
| Resumo: | O estudo aborda a previsão de demanda para materiais de construção a seco, com foco no sistema Light Steel Framing, utilizando séries temporais. O setor de construção a seco, em expansão no Brasil, enfrenta desafios na gestão da cadeia de suprimentos devido à variabilidade da demanda e às características específicas dos materiais utilizados. Este trabalho justifica-se pela relevância da previsão de demanda na eficiência produtiva e na sustentabilidade desse mercado. Foram aplicados diversos modelos por séries temporais, visando obter aquele mais preciso em termo de menor conjunto de erros. Os modelos mais simples apresentaram altos erros, enquanto modelos mais complexos, como SARIMA, não superaram alternativas intermediárias devido à curta série histórica e baixa sazonalidade dos dados. O modelo Holt-Winters aditivo obteve o melhor desempenho, com MAPE de 5,72%, MAD de 5.203,40 e RSME de 6.434,92, mostrando-se o mais adequado para representar os padrões de demanda. |
| Abstract: | The study addresses demand forecasting for dry construction materials, focusing on the Light Steel Framing system using time series analysis. The dry construction sector, which is expanding in Brazil, faces challenges in supply chain management due to demand variability and the specific characteristics of the materials used. This work is justified by the importance of demand forecasting for production efficiency and the sustainability of this market. Several time series models were applied to identify the most accurate one in terms of the lowest set of errors. Simpler models showed high errors, while more complex models, such as SARIMA, did not outperform intermediate alternatives due to the short historical series and low seasonality of the data. The additive Holt-Winters model achieved the best performance, with a MAPE of 5.72%, MAD of 5,203.40, and RMSE of 6,434.92, proving to be the most suitable for representing demand patterns. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37884 |
| Aparece nas coleções: | PG - Engenharia de Produção |
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