Previsão de demanda em indústrias de eletrodomésticos por meio da integração de métodos quantitativos e qualitativos

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Ferro, Wílian Assmann
• Orientador(a): Lima, José Donizetti de
• Banca de defesa: Lima, José Donizetti de, Trentin, Marcelo Gonçalves, Martins, Vera Lúcia Milani
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Pato Branco
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Demanda (Teoria econômica); Teoria da previsão; Engenharia de produção; Demand (Economic theory); Prediction theory; Production engineering
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3058

A busca constante pelo conhecimento do mercado consumidor leva as empresas a desenvolverem mecanismos para analisar as informações sobre as intenções de compras dos consumidores. O atual nível competitivo, imposto por mercados globalizados, força as empresas a desenvolverem habilidades para prever a demanda no curto, médio ou longo prazo. Neste contexto, a integração de métodos de previsões de demanda qualitativos e quantitativos com ajustes de especialistas se tornou um dos principais métodos empregados no intuito de melhorar a precisão das previsões. Por meio de uma revisão estruturada da literatura sobre esse tema, permitiu-se identificar uma carência de estudos referente a temática apresentada com ênfase na estruturação do julgamento por especialistas. Logo, o objetivo principal deste estudo é propor uma metodologia para prever a demanda de vendas de eletrodomésticos em indústrias do ramo da linha branca por meio da integração de métodos qualitativos e quantitativos. Para isso, utiliza-se três séries temporais em que cada uma é composta por uma família de eletrodomésticos; inicialmente realiza-se a previsão individual de cada série com a utilização de técnicas da família (ARIMA e Suavização Exponencial). Na sequência, os melhores métodos são escolhidos via critério AIC e são combinados via médias aritmética, ponderada, harmônica e geométrica. A medida de acurácia utilizada para avaliar as previsões é o MAPE. Os resultados obtidos enfatizam somente melhoria da previsão da família alfa quando esta é combinada para as demais famílias beta e gama isso não ocorreu. Por fim, as melhores previsões quantitativas obtidas são ajustadas pelos especialistas via julgamento estruturado. Com a implementação da metodologia, obteve-se uma redução do MAPE, em relação as melhores previsões quantitativas na ordem de: 17,00% para a 1a família; 10,55% para a 2a família; 72,93% para a 3a família e 10,57% para a previsão global. Portanto, fica evidente que, com os resultados obtidos, ocorre a melhoria da acuracidade da previsão quando se implementa a metodologia proposta.