Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2016 |
| Autor(a) principal: |
Esteves, Mario Augusto Matos Simon [UNESP] |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/146741
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Resumo: |
Com o contínuo crescimento da competitividade global, o grande desafio é trabalhar de forma enxuta, mas sem prejudicar o nível de serviço ao cliente. Para isso, busca-se uma rápida e adequada integração das necessidades do mercado na direção dos fornecedores, de modo a balancear e alinhar estrategicamente a demanda com a capacidade operacional ao longo de toda a cadeia de suprimentos. Para a presente pesquisa, utilizou-se levantamento do tipo survey, e o objetivo geral é verificar o panorama atual das práticas de Gestão de Demanda e Previsão de Demanda nas indústrias da Cadeia de Suprimentos Automotiva Brasileira, identificando as principais práticas utilizadas e as principais dificuldades relacionadas à execução dos processos de gestão e previsão de demanda, bem como as consequências causadas pelas variações e incertezas de demanda. Para tanto, com base na revisão da literatura e no método hipotético dedutivo de Popper, foi elaborado um questionário que foi respondido por 37 empresas da cadeia de suprimento automotiva dos mais diversos setores. Os resultados mostram que as empresas da cadeira de suprimento automotiva fazem uso com predominância de técnicas mais simples como opiniões de executivos e da equipe de vendas e utilização de médias móveis. A falta de disponibilidade de dados, a necessidade de capacitação e treinamento da equipe e a deficiencia no conhecimento dos modelos e ferramentas de previsão de demanda aparecem como as maiores barreiras para elaboração das previsões de demanda. |
