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versão impressa ISSN 0103-6513

Prod. vol.11 no.1 São Paulo jan./jun. 2001

http://dx.doi.org/10.1590/S0103-65132001000100004 

Passos para implantação de sistemas de previsão de demanda - técnicas e estudo de caso

 

 

Fernando R. Pellegrini, MScI; Flávio S. Fogliatto, PhDII

IPrograma de Pós - Graduação em Engenharia de Produção (PPGEP). Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Praça Argentina, 9 - Sala LOPP, Porto Alegre - RS - 90040-020, pellegrini@ppgep.ufrgs.br
IIPrograma de Pós - Graduação em Engenharia de Produção (PPGEP). Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Praça Argentina, 9 - Sala LOPP, Porto Alegre - RS - 90040-020, ffogliatto@ppgep.ufrgs.br

 

 


RESUMO

Este artigo apresenta um procedimento para a estruturação de um sistema de previsão de demanda de produtos e serviços. Nosso objetivo principal é propor uma metodologia que permita utilizar técnicas de previsão de demanda no apoio à tomada de decisões gerenciais. No procedimento proposto, a partir de uma seqüência estruturada de passos, são indicadas as diretrizes para a implementação de técnicas quantitativas de previsão de demanda. Também revisam-se os principais modelos estatísticos de previsão, os quais são capazes de projetar no futuro, padrões e tendências presentes em séries históricas de dados de demandas passadas. Um estudo de caso, realizado em uma indústria do ramo alimentício, faz a integração das técnicas e procedimentos apresentados.

Palavras-chave: sistema de previsão de demanda, classificação de produtos, análise de séries temporais.


ABSTRACT

In this paper we propose a sequence of steps for setting up and maintaining a forecasting system for predicting future demand of products or services. Our main objective is to propose a methodology that allows forecasting techniques to be used as a supporting tool in managerial decision making. Our procedure is implemented in six main steps, covering issues such as product classification and the analysis of some software available to proceed with the model calculation. We also review the main time series analysis and their application. In short, such models allow the analyst to project into future periods patterns and trends that were recognizable from the analysis of past demand data. A case study from the food industry illustrates the forecasting techniques reviewed and the steps of the method we propose.

Keywords: forecasting system, product classification, time series analysis.


 

 

Texto completo disponível apenas em PDF.

Full text available only in PDF format.

 

 

6. Referências Bibliográficas

ARMSTRONG, J. S. (1999). Principles of forecasting: a handbook, for researchers and practitioners, Kluwer, Philadelphia.         [ Links ]

AUTOBOX, Ver. 5.0 (1999). User's guide. Automatic Forecasting Systems Inc., Hatboro, PA.         [ Links ]

BIANCHI, L., JARRETT, J. E. & HANUMARA, R. C. Forecasting incoming calls to telemarketing centers. The Journal of Business Forecasting Methods & Systems, v. 12, n. 2, p. 3-9, Summer 1993.         [ Links ]

BOX, G. & LUCEÑO, A. (1997). Statistical control by monitoring and feedback adjustment, John Wiley, New York.         [ Links ]

BOX, G. E. P., JENKINS, G. M. & REINSEL, G. C. (1994). Time series analysis - forecasting and control, 3ª ed., Prentice Hall, New Jersey.         [ Links ]

DIAS, G. P. P. Proposta de processo de previsão de vendas para bens de consumo. Anais do XIX ENEGEP - CD-ROM, Rio de Janeiro, 1999.         [ Links ]

ELSAYED, E. A. & BOUCHER, T. O. (1994). Analysis and control of production systems, 2ª ed., Prentice Hall, New Jersey.         [ Links ]

FORECAST PRO, Ver. 3.0 (1999). User 's manual, Business Forecast Systems Inc., MA.         [ Links ]

FULLER, W.A. (1996). Introduction to statistical time series, 2ª ed., John Wiley, New York.         [ Links ]

HAMILTON, J. D. (1994). Time series analysis. Princeton Univ. Press, Princeton, NJ.         [ Links ]

HILL, T. (1994), Manufacturing strategy: text and cases, 2ª ed., Irwin, Boston, MA.         [ Links ]

JOHNSON, L. A. & MONTGOMERY, D. C. (1974). Operations research in production planning, scheduling and inventory control, John Wiley, New York.         [ Links ]

KAHN, K. B. Benchmarking sales forecasting performance measures. The Journal of Business Forecasting Methods & Systems, v. 17, n. 4, p. 19-23, Winter 1998/1999.         [ Links ]

MAKRIDAKIS, S., ANDERSEN, A., CARBONE, R., et al. The accuracy of extrapolation (time-series) methods - results of a forecasting competition. Journal of Forecasting, v. 1, n.2, p. 111-153, mar. 1982.         [ Links ]

MAKRIDAKIS, S. & HIBON, M. ARMA models and the Box-Jenkins methodology. Journal of Forecasting, v. 16, n. 3, p. 147-163, may 1997.         [ Links ]

MAKRIDAKIS, S., WHEELWRIGHT, S. C. & HYNDMAN, R. J. (1998). Forecasting - methods and applications, 3ª ed., John Wiley, New York.         [ Links ]

MENTZER, J. T. & COX Jr., J. E. Familiarity, application, and performance of sales forecasting techniques. Journal of Forecasting, v. 3, n. 1, p. 27-37, jan. 1997.         [ Links ]

MONTGOMERY, D. C., JOHNSON, L. A. & GARDINER, J. S. (1990). Forecasting and time series analysis, 2ª ed., McGraw-Hill, Inc., New York.         [ Links ]

NAHMIAS, S. (1993). Production and operations analysis, 2ª ed., Irwin, Illinois.         [ Links ]

NCSS (1996). User's manual. NCSS Co., Kaysville, Utah.         [ Links ]

PELLEGRINI, F.R. Metodologia para Implementação de Sistemas de Previsão de Demanda. Dissertação de Mestrado. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, 2000.         [ Links ]

ROSS, S. M. (1993). Introduction to probability models, 5ª ed., Academic Press, San Diego.         [ Links ]

SANDERS, N. R. & MANRODT, K. B. Forecasting practices in US corporations: survey results. Interfaces, v. 24, n. 2, p. 92-101, mar. 1994.         [ Links ]

SHUMWAY, R. H. (1988). Applied statistical time series analysis, Prentice Hall, New Jersey.         [ Links ]

SPSS, Ver. 8.0 (1997). User's manual, SPSS Inc., Chicago, Illinois.         [ Links ]

STATGRAPHICS, Ver. 2.1 (1995). User's manual, Manugistics Co., Rockville, MD.         [ Links ]

TOMPKINS, J. A., BOZER, Y. A., FRAZELLE, E., et al. (1996). Facilities planning, 2ª ed., John Wiley, New York.         [ Links ]

WINSTON, W.L. (1994). Operations research - applications and algorithms, 3ª ed., Duxbury Press, Belmont, CA.         [ Links ]

WINTERS, P. R. Forecasting sales by exponentially weighted moving averages. Management Science, v. 6, n. 3, p. 324-342, 1960.         [ Links ]

ZHOU, W. Integration of different forecasting models. The Journal of Business Forecasting Methods & Systems, v. 18, n. 3, p. 26-29, Fall 1999.         [ Links ]

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