Dados históricos para previsão de suprimento de suco de laranja para exportação: uma análise estatística

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Trevisolli, Paulo Cesar [UNESP]
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/204243
Resumo: A previsão de demanda, pelo seu potencial de auxílio nas tomadas de decisões do setor industrial, tanto em nível operacional como em nível estratégico, vem se tornando elemento fundamental pra o progresso da organização. O mercado externo é o destino da grande maioria do suco de laranja e de seus subprodutos (óleos essenciais e farelos), produzidos pelas indústrias brasileiras. A concorrência interna, os elevados custos com o controle da matéria prima, processo produtivo, carga tributária, industrialização e logística, fazem com que seja necessário o aprimoramento de técnicas para redução dos custos, dentre elas, a previsão de demanda. No presente estudo é realizada a previsão da quantidade necessária de suco de laranja em estoque para exportação, investigando a eficácia da capacidade preditiva, para os próximos meses, aumentando o tempo hábil para tomada de decisão, utilizando-se da técnica estatística de Séries Temporais (ST), baseando-se em dados históricos da exportação de sucos cítricos, no período de 2002 a 2019. Foi realizada pesquisa na literatura que também abrange a previsão de demanda de produto e, a partir dos dados obtidos nos resultados comparados, é proposto que o modelo estatístico utilizado seja o Holt-Winters aditivo, utilizado no presente trabalho, se ajustando melhor aos dados e obtendo uma acurácia menor, o que evidencia que os dados previstos neste estudo estão mais próximos dos dados realizados.