Previsão da demanda doméstica da aviação comercial européia

This paper work has as objective the study and forecasting of the demand behavior for the European commercial aviation industry. Once economy and demand has a straight relationship, the tool chosen to perform this forecast was the Econometry. In order to get a more efficient forecast, a complete analysis of the environment in which the aviation sector is, to understand all factors with influence over the market as a whole. Only then, the variables which would be tested for the correlation with the demand were picked. The final results of this study has achieved all objectives set and has given a better view over the European Commercial Aviation Market

Previsão de demanda para peças de reposição de alto giro: aplicação de método descritivo simples comparado com o modelo suavização exponencial

O estudo de métodos de previsão de demandas é um conceito bastante popular, mas nem sempre seus resultados são facilmente aplicáveis nas organizações por várias limitações. O propósito deste artigo é apresentar um método simples e descritivo para a previsão de demanda para peças de reposição de alto giro e comparar os resultados com o modelo de suavização exponencial. Foi utilizado para isto, dados reais de consumo de uma empresa de geração de energia em dois anos com a mesma condição de contorno, e estabeleceu-se o ano de 2012 com a série de aplicação dos métodos e a série de 2013 com a série de validação dos resultados e em todas as amostras tomadas observou-se um menor erro quadrático RMSE, a favor do método descritivo simplificado. Todas as quatro séries analisadas se caracterizam pela alta dispersão dos dados, e não possuem tendências e sazonalidades.

Previsão de demanda de veículos automotores através do modelo de regressão linear múltipla

This study aimed to model a equation for the demand of automobiles and light commercial vehicles, based on the data from February 2007 to July 2014, through a multiple regression analysis. The literature review consists of an information collection of the history of automotive industry, and it has contributed to the understanding of the current crisis that affects this market, which consequence was a large reduction in sales. The model developed was evaluated by a residual analysis and also was used an adhesion test - F test - with a significance level of 5%. In addition, a coefficient of determination (R2) of 0.8159 was determined, indicating that 81.59% of the demand for automobiles and light commercial vehicles can be explained by the regression variables: interest rate, unemployment rate, broad consumer price index (CPI), gross domestic product (GDP) and tax on industrialized products (IPI). Finally, other ten samples, from August 2014 to May 2015, were tested in the model in order to validate its forecasting quality. Finally, a Monte Carlo Simulation was run in order to obtain a distribution of probabilities of future demands. It was observed that the actual demand in the period after the sample was in the range that was most likely to occur, and that the GDP and the CPI are the variable that have the greatest influence on the developed model

Modelagem auto-regressiva na previsão de demanda dos produtos de uma empresa do setor químico

Considering the high competitiveness in the industrial chemical sector, demand forecast is a relevant factor for decision-making. There is a need for tools capable of assisting in the analysis and definition of the forecast. In that sense, the objective is to generate the chemical industry forecast using an advanced forecasting model and thus verify the accuracy of the method. Because it is time series with seasonality, the model of seasonal autoregressive integrated moving average - SARIMA generated reliable forecasts and acceding to the problem analyzed, thus enabling, through validation with real data improvements in the management and decision making of supply chain

Previsão de demanda de veículos automotores através do modelo de regressão linear múltipla

This study aimed to model a equation for the demand of automobiles and light commercial vehicles, based on the data from February 2007 to July 2014, through a multiple regression analysis. The literature review consists of an information collection of the history of automotive industry, and it has contributed to the understanding of the current crisis that affects this market, which consequence was a large reduction in sales. The model developed was evaluated by a residual analysis and also was used an adhesion test - F test - with a significance level of 5%. In addition, a coefficient of determination (R2) of 0.8159 was determined, indicating that 81.59% of the demand for automobiles and light commercial vehicles can be explained by the regression variables: interest rate, unemployment rate, broad consumer price index (CPI), gross domestic product (GDP) and tax on industrialized products (IPI). Finally, other ten samples, from August 2014 to May 2015, were tested in the model in order to validate its forecasting quality. Finally, a Monte Carlo Simulation was run in order to obtain a distribution of probabilities of future demands. It was observed that the actual demand in the period after the sample was in the range that was most likely to occur, and that the GDP and the CPI are the variable that have the greatest influence on the developed model

Modelagem auto-regressiva na previsão de demanda dos produtos de uma empresa do setor químico

Considering the high competitiveness in the industrial chemical sector, demand forecast is a relevant factor for decision-making. There is a need for tools capable of assisting in the analysis and definition of the forecast. In that sense, the objective is to generate the chemical industry forecast using an advanced forecasting model and thus verify the accuracy of the method. Because it is time series with seasonality, the model of seasonal autoregressive integrated moving average - SARIMA generated reliable forecasts and acceding to the problem analyzed, thus enabling, through validation with real data improvements in the management and decision making of supply chain

Proposta de um método para a análise de demanda : aplicação numa indústria de brinquedos

Esta dissertação introduz uma abordagem para a previsão de vendas de empresas no contexto do desenvolvimento de novos produtos. Supõe-se que o método proposto dê sustentação ao processo decisório relativo às primeiras fases do desenvolvimento desses produtos. Também visa alcançar algum nível de compreensão relativamente à influência de fatores externos e internos nos níveis de vendas. Basicamente este método compreende três etapas próprias: análise do ambiente externo e interno à companhia, modelagem do comportamento de demanda (potencial de mercado, vendas da empresa, faturamento do segmento de mercado da empresa) e suas respectivas projeções no tempo. Esta abordagem foi aplicada a uma situação específica de desenvolvimento de um novo produto em uma empresa de médio porte que opera como fabricante de brinquedos. É esperado que empresas de pequeno e médio portes que enfrentem restrições de orçamento possam achar esta abordagem praticável - desde que as informações requeridas possam ser coletadas e mantidas adequadamente.

Dimensionamento de equipes baseado em modelos de previsão, simulação e alocação : caso de uma empresa do setor elétrico

O bom dimensionamento de equipes contribui para o aumento do nível dos serviços prestados pelas empresas, com o menor custo possível. Uma alternativa para abordar a questão foi dimensionar as equipes de eletricistas, de uma empresa do setor elétrico, (utilizando técnicas de previsão de demanda, de simulação e de alocação) para atender de forma otimizada, a demanda variável das atividades prestadas - fornecimento de energia. Um equilíbrio entre a demanda por serviços e a capacidade de execução da empresa evitaria longas filas de espera dos clientes e servidores (eletricistas) ociosos. Cinco etapas forma cumpridas: fase exploratória, coleta de dados, previsão de demanda e simulação do processo e alocação do recurso. Na primeira houve um entendimento de como chegava o pedido do serviço na empresa até a finalização da ordem de serviço. Na coleta de dados foram levantados aproximadamente 80 tipos diferentes de atividades desenvolvidas pelos eletricistas e classificadas de acordo com a prioridade de urgência, prazos de atendimento dos serviços e afinidade de execução das tarefas. Nesta etapa ainda foram coletados os volumes de serviços gerados e tempos médios de deslocamento e execução das atividades. Na terceira etapa foi utilizado um software de previsão de demanda chamado Forecast Pro, possibilitando a escolha automática do modelo de previsão mais apropriado para a série histórica em estudo. Na quarta etapa, foi utilizado um software de simulação de processos chamado Arena. Desenvolveu-se um modelo do processo real com os respectivos dados de entrada dos serviços, tempos de deslocamento e execução e número de equipes. Na última etapa, utilizando a ferramenta Solver do Excel otimizou-se o número de equipes. Um dos resultados da ação foi obter vários cenários com a variação do número de equipes e seus respectivos tempos médios de atendimento, sem causar nenhum dano para a empresa, podendo assim ser analisado qual o melhor cenário para ser implementado na companhia, minimizando o problema.

Indústria de máquinas agrícolas no Brasil: um modelo para estimação da demanda de tratores para o triênio 2016 – 2018

O objetivo desta dissertação foi estimar a demanda de tratores agrícolas para o mercado brasileiro no triênio 2016-2018, utilizando-se para isto de técnicas de econometria de séries temporais, neste caso, modelos univariados da classe ARIMA e SARIMA e ou multivariados SARIMAX. Justifica-se esta pesquisa quando se observa a indústria de máquinas agrícolas no Brasil, dados os ciclos econômicos e outros fatores exógenos aos fundamentos econômicos da demanda, onde esta enfrenta muitos desafios. Dentre estes, a estimação de demanda se destaca, pois exerce forte impacto, por exemplo, no planejamento e custo de produção de curto e médio prazo, níveis de inventários, na relação com fornecedores de materiais e de mão de obra local, e por consequência na geração de valor para o acionista. Durante a fase de revisão bibliográfica foram encontrados vários trabalhos científicos que abordam o agronegócio e suas diversas áreas de atuação, porém, não foram encontrados trabalhos científicos publicados no Brasil que abordassem a previsão da demanda de tratores agrícolas no Brasil, o que serviu de motivação para agregar conhecimento à academia e valor ao mercado através deste. Concluiu-se, após testes realizados com diversos modelos que estão dispostos no texto e apêndices, que o modelo univariado SARIMA (15,1,1) (1,1,1) cumpriu as premissas estabelecidas nos objetivos específicos para escolha do modelo que melhor se ajusta aos dados, e foi escolhido então, como o modelo para estimação da demanda de tratores agrícolas no Brasil. Os resultados desta pesquisa apontam para uma demanda de tratores agrícolas no Brasil oscilando entre 46.000 e 49.000 unidades ano entre os anos de 2016 e 2018.

Análise quantitativa de demanda em uma empresa siderúrgica

Companies, in general, operate due to the work of its subsystems and this is possible thanks to operational planning that tries to promote the best way to integrate them without giving up the mission, vision and values of the company. The main purpose of a business is to serve customers, but to be successful must take into account other factors such as survival, profitability, growth and operational standpoint to use their resources effectively. The use of tools to support the process of analysis of management decision-making is gaining importance in the context of competitiveness in the world market. The objective of this paper is to present a simulation of the process of forecasting demand to obtain optimal results for a steel company, compare the actual results with order entry and assess the magnitude of the error

Planejamento agregado de estoques

Estuda o problema do dimensionamento de estoques agregado, em função dos custos envolvidos e de objetivos estabelecidos. Apresenta os sistemas básicos de gestão de estoques: lote fixo, revisão periódica, máximo e mínimo e reposição opcional. São discutidos diversos tipos de modelos de mínimo custo para o dimensionamento dos estoques operacionais: modelos de estágio único; lotes econômicos com permissão de faltas; modelos que admitem variação no valor dos custos envolvidos. São também analisados diversos modelos probabilísticos para o dimensionamento dos estoques de segurança, tanto para itens de alta demanda (modelos de distribuição normal, gama, etc.) como de baixa demanda (modelos de Poisson, Laplace, etc.). Para os estoques agregados, e proposto o modelo GEA - GESTÃO DE ESTOQUES AGREGADOS, que dimensiona os parâmetros de controle dos itens individuais em função de objetivos agregados. São ainda apresentados modelos de previsão de demanda a curto prazo e de classificação dos itens de estoque em função do seu Valor de Demanda.

Gestão de estoques: uma proposta de reposição contínua para material médico hospitalar e medicamentos em um hospital universitário federal do estado do Rio Grande do Norte

The inventory management in hospitals is of paramount importance, since the supply materials and drugs interruption can cause irreparable damage to human lives while excess inventories involves immobilization of capital. Hospitals should use techniques of inventory management to perform replenishment in shorter and shorter intervals, in order to reduce inventories and fixed assets and meet citizens requirements properly. The inventory management can be an even bigger problem for public hospitals, which have restrictions on the use of resources and decisionmaking structure more bureaucratized. Currently the University Hospital Onofre Lopes (HUOL) uses a periodic replacement policy for hospital medical supplies and medicines, which involves one moment surplus stock replenishment, the next out of stock items. This study aims to propose a system for continuous replenishment through order point for inventory of medical supplies and medicines to the hospital HUOL. Therefore, a literature review of Federal University Hospitals Management, Logistics, Inventory Management and Replenishment System in Hospitals was performed, emphasizing the demand forecast, classification or ABC curve and order point system. And also, policies of inventory management and the current proposal were described, dealing with profile of the mentioned institution, the current policy of inventory management and simulation for continuous replenishment order point. For the simulation, the sample consisted of 102 and 44 items of medical and hospital drugs, respectively, selected using the ABC classification of inventory, prioritizing items of Class A, which contains the most relevant items in added value, representing 80 % of the financial value in 2012 fiscal year. Considering that it is a public organization, subject to the laws, we performed two simulations: the first, following the signs for inventory management of Instruction No. 205 (IN 205 ), from Secretary of Public Administration of the Presidency ( SEDAP / PR ), and the second, based on the literature specializing in inventory management hospital. The results of two simulations were compared to the current policy of replenishment system. Among these results are: an indication that the system for continuous replenishment reorder point based on IN 205 provides lower levels of safety stock and maximum stock, enables a 17% reduction in the amount spent for the full replenishment of inventories, in other words, decreasing capital assets, as well as reduction in stock quantity, also the simulation made from the literature has indicated parameters that prevent the application of this technique to all items of the sample. Hence, a change in inventory management of HUOL, with the application of the continuous replenishment according to IN 205, provides a significant reduction in acquisition costs of medical and hospital medicine

Importância dos fatores não-tecnológicos na implementação do CPFR

De acordo com o Voluntary Interindustry Commerce Standards [VICS], o Collaborative Planning, Forecasting, and Replenishment [CPFR] se baseia na padronização, registro e sincronização de dados eletronicamente, apoiado pela gestão colaborativa existente entre as empresas (VICS, 2004). A partir desta definição, pode-se concluir que existem dois fatores preponderantes na implementação do CPFR: um essencialmente tecnológico e outro não-tecnológico. Nesse contexto, o propósito principal deste estudo é identificar na literatura os chamados fatores não tecnológicos que envolvem o CPFR e analisá-los em situações reais. A importância desses fatores é analisada, então, por meio do estudo de dois casos reais de implementação do CPFR, respectivamente, em uma grande rede de fast food e em um grande distribuidor de alimentos, que operam no Brasil. Os resultados destacam, principalmente, que a previsão da demanda realizada pela empresa coordenadora do CPFR é preponderante sobre o entendimento da demanda por todos os elos da cadeia de suprimentos, que a cultura colaborativa é considerada muito importante no relacionamento ao longo da cadeia (embora não seja determinante para a implementação dos processos) e que o monitoramento das atividades é fundamental para o alinhamento das empresas na gestão do CPFR.

A gestão de estoques em sistemas produtivos Engineering-To-Order e Make-To-Stock: estudo de casos em empresas do setor gráfico

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Melhoria do planejamento para o fornecimento de materiais de modificações em aeronaves executivas

This paper presents a material demand forecasting to executive aircrafts modifications, the objective was to determinate a cadence of kits of materials in order reduce over stock, but also keeping the customer quality support. This work was motivated by the strong tendency that the market has to cut costs, especially those that do not add value to the product, waste. To solve the problem the Poisson probability distribution was used and also the error measures MPE, MAPE and MSE. At the end, after some adjustments, we found a satisfactory model for the problem