Comparação entre modelos de previsão de demanda: estudo de caso de um restaurante de comida japonesa

Autores

DOI:

https://doi.org/10.35819/remat2016v2i2id1293

Palavras-chave:

Previsão Demanda, Estoque, Modelos de Previsão

Resumo

Este artigo tem o objetivo de analisar os modelos de previsão aplicados em um restaurante de comida japonesa onde foram encontrados níveis significativos de tendência e sazonalidade. Trata-se de um estudo de caso cujo período de observação foi delimitado entre abril e setembro de 2015. O estudo é o primeiro passo para a gestão dos estoques e partiu da classificação ABC para verificar qual produto deveria ter maior atenção. Foram testados os métodos das Médias, Amortecimento Exponencial, Amortecimento Exponencial de Holt, Amortecimento Exponencial de Winters e Métodos de Box e Jenkins. Para validação dos métodos foram utilizados os testes de Erro Absoluto Médio Percentual (EAMP) e Desvio Absoluto Médio (DAM). Ao término dos testes, verificou-se que o Método de Amortecimento Exponencial para séries com Tendência e Sazonalidade de Winters foi o mais indicado para a série temporal em questão.

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Biografia do Autor

  • Anderson Barboza da Cruz, Faculdade Machado Sobrinho (FMS), Juiz de Fora, MG
    Possui graduação em Engenharia de Produção pela Fundação Educacional Machado Sobrinho (2015). Atualmente é administrador de redes da Fundação Educacional Machado Sobrinho, fundador e diretor executivo - CompTech, curso extensão da Faculdade Machado Sobrinho e professor física do Governo do Estado de Minas Gerais. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: excel, linux, computação, carona e access.

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Publicado

2016-11-09

Edição

Seção

Matemática Pura e/ou Aplicada

Como Citar

CRUZ, Anderson Barboza da. Comparação entre modelos de previsão de demanda: estudo de caso de um restaurante de comida japonesa. REMAT: Revista Eletrônica da Matemática, Bento Gonçalves, RS, Brasil, v. 2, n. 2, p. 180–197, 2016. DOI: 10.35819/remat2016v2i2id1293. Disponível em: https://periodicos.ifrs.edu.br/index.php/REMAT/article/view/1293.. Acesso em: 20 dez. 2024.

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