06 CAMPUS SERTÃO 01 - UNIDADE DELMIRO GOUVEIA TRABALHOS DE CONCLUSÃO DE CURSO (TCC) - GRADUAÇÃO - UNIDADE DELMIRO GOUVEIA Trabalhos de Conclusão de Curso (TCC) - Graduação - ENGENHARIA DE PRODUÇÃO - UNIDADE DELMIRO GOUVEIA
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dc.contributor.advisor1Pires, Marcelo Amanajás-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7938980786689572pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Mota, Renata de Oliveira-
dc.contributor.referee1Silva, Alline Thamyres Claudino da-
dc.contributor.referee2Silva, Jonhatan Magno Norte da-
dc.creatorDuarte, Thomás Diogo Gomes-
dc.date.accessioned2024-12-30T18:31:52Z-
dc.date.available2024-12-30-
dc.date.available2024-12-30T18:31:52Z-
dc.date.issued2024-04-02-
dc.identifier.citationDUARTE, Thomás Diogo Gomes. O uso de modelos de previsão de demanda em uma indústria do ramo alimentício do agreste alagoano. 64 f. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) - Unidade Delmiro Gouveia - Campus do Sertão, Universidade Federal de Alagoas, Delmiro Gouveia, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/15188-
dc.description.abstractThe objective of this study was to analyze the performance of quantitative demand forecasting methods based on time series in a food industry located in the Agreste region of Alagoas. This development is justified by the growing need of industries for tools that allow them to expand their presence in the market. The choice of a method with lower margin of error is of utmost relevance for the strategic planning of organizations. The model is based on time series analysis, examines the stationarity of the dataset through the coefficient of variation, and observes the components of the series: trend, seasonality, and error, finally generating the forecast. The research method applied was simulation, using forecasting models such as the Exponential Smoothing with Error, Trend, and Seasonality (ETS) method and the Box-Jenkins Autoregressive Integrated Moving Average (AUTO.ARIMA) method. Due to the high capacity of the models in simulating various scenarios, the choice of the method that best fit the dataset of this research was made. The results obtained demonstrated that the model with the highest degree of accuracy was ETS for beans, with better results in error coefficients: MAPE (12.338), MAE (51.893), and MASE (0.77440), and AUTO.ARIMA for rice, with coefficients: MAPE (22.527), MAE (31.942), EM (-0.574), RMSE (42.635), and MASE (0.734). The purpose of these models is to bring greater accuracy to organizational data, as well as to generate reliable and realistic information to foster the company's development through the use of modern and user-friendly forecasting models.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Alagoaspt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCurso de Engenharia da Produção - Bachareladopt_BR
dc.publisher.initialsUFALpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectEngenharia de produçãopt_BR
dc.subjectPrevisão de demandapt_BR
dc.subjectSéries temporaispt_BR
dc.subjectIndústria alimentíciapt_BR
dc.subjectmodelos quantitativospt_BR
dc.subjectRamo alimentíciopt_BR
dc.subjectDemand forecastingpt_BR
dc.subjectquantitative modelspt_BR
dc.subjecttime seriespt_BR
dc.subjectfood industrypt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO::PESQUISA OPERACIONAL::SERIES TEMPORAISpt_BR
dc.titleO uso de modelos de previsão de demanda em uma indústria do ramo alimentício do agreste alagoanopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.description.resumoO objetivo deste estudo foi analisar o desempenho de métodos quantitativos de previsão de demanda, baseados em séries temporais, em uma indústria alimentícia localizada no Agreste alagoano. Justifica-se este desenvolvimento diante da necessidade crescente das indústrias por ferramentas que lhes permitam expandir sua presença no mercado. A escolha de um método com menor margem de erro é de suma relevância para o planejamento estratégico das organizações. O modelo baseia-se na análise de séries temporais, com modelos univariadas, analisa por meio do coeficiente de variância a estacionariedade do conjunto de dados e observa os componentes da série: tendência, sazonalidade e erro, por fim, gera a previsão. O método de pesquisa aplicado foi a simulação, a partir da utilização de modelos de previsão, sendo eles: Método de suavização exponencial com base no erro, tendência e sazonalidade (ETS: error, trend, seasonal) e Arima Autoregressive de Box-Jenkins (AUTO.ARIMA), devido à alta capacidade que os modelos apresentaram no que se diz respeito a simulação de variados modelos a escolha do método que melhor se encaixou na série de dados da presente pesquisa. Os resultados alcançados demonstraram que o modelo que obteve o maior grau de acuracidade foi o ETS, para o feijão com melhores resultados nos coeficientes de erro: MAPE (12.338), MAE (51.893) e no MASE (0.77440), e o AUTO.ARIMA, para o arroz, com coeficientes em: MAPE (22.527), MAE (31.942), EM (-0.574), RMSE (42.635) e MASE (0.734), que tem por propósito trazer maior acurácia aos dados organizacionais, bem como gerar informações confiáveis e realistas para fomentar o desenvolvimento da empresa por meio da utilização de modelos de previsão modernos e de fácil utilização.pt_BR
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O USO DE MODELOS DE PREVISÃO DE DEMANDA EM UMA INDÚSTRIA DO AGRESTE ALAGOANO.pdf1.38 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


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