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

• Main Authors: Fernando R. Pellegrini, Flávio S. Fogliatto
• Format: Article
• Language: English
• Published: Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO) 2001-06-01
• Series: Production
• Subjects: sistema de previsão de demanda; classificação de produtos; análise de séries temporais; forecasting system; product classification; time series analysis
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-65132001000100004

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.<br>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.