DEMAND FORECAST OF HEALTH MATERIAL IN THE BRAZILIAN NAVY

A necessidade de previsões de demanda é comum no processo de planejamento e controle. As previsões representam fator chave na gestão das diversas áreas das organizações e são fundamentais no gerenciamento da cadeia logística, especialmente, na gestão de estoques, níveis de serviço ao cliente e plane...

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Bibliographic Details
Main Author: LEONARDO RODRIGUES CARVALHO
Other Authors: FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA
Language:Portuguese
Published: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO 2018
Online Access:http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=36255@1
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spelling ndltd-IBICT-oai-MAXWELL.puc-rio.br-362552019-03-01T15:45:02Z DEMAND FORECAST OF HEALTH MATERIAL IN THE BRAZILIAN NAVY PREVISÃO DE DEMANDA DE MATERIAL DE SAÚDE NA MARINHA DO BRASIL LEONARDO RODRIGUES CARVALHO FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA REINALDO CASTRO SOUZA FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA ANTONIO MARCIO TAVARES THOME A necessidade de previsões de demanda é comum no processo de planejamento e controle. As previsões representam fator chave na gestão das diversas áreas das organizações e são fundamentais no gerenciamento da cadeia logística, especialmente, na gestão de estoques, níveis de serviço ao cliente e planejamento de compras. Nesse contexto, este trabalho teve como objetivo propor melhorias na cadeia de suprimentos de material de saúde da Marinha do Brasil (MB), através da implementação de um método de previsão de demanda que melhor se adapte com as características das séries temporais. Na MB, as séries temporais dos itens de saúde apresentam demandas intermitentes, tornando a modelagem e previsão uma tarefa difícil. Os métodos testados e avaliados são simples, práticos e de baixo custo de implantação. São eles: Amortecimento Exponencial, Croston e Poisson, além do próprio método utilizado pela MB. O produto gerado por esta dissertação possibilitou uma melhoria de 40 por cento nas previsões de demanda dos principais itens de saúde. Sua implementação proporcionará significativa economia de recursos financeiros e aumento do nível de serviço dos itens de saúde. Este trabalho serve de base para utilização em outras cadeias de suprimentos da MB (sobressalentes, combustíveis, munições, gêneros alimentícios e fardamentos), podendo ser implementado tanto na MB, quanto em outras Forças Armadas. The need for demand forecasts is common in the planning and control processes. Such predictions represent a key factor for managing the various organizational departments, especially those related to logistics and supply chain such as stock management, service level and purchasing. In this context, this study s objective was to propose improvements in Brazilian Navy s health material through the implementation of more effective demand forecasting methods. In the Brazilian Navy, the demand data series for essential health items have an erratic pattern, making the mathematical modeling for demand forecasting a complex task. The methods tested and evaluated are simple, practical, and low-cost deployment. Are they: Exponential Smoothing, Croston method and Poisson Distribution, besides the current demand forecasting currently applied by the Brazilian Navy itself. The results found in this dissertation showed a 40 percent improvement in the main items demand forecast when compared to the current method, It s implementation will provide significant savings of financial resources and increase the level of service of health items This work serves as a basis for use in other supply chains in Brazilian Navy (spare parts, fuels, ammunition, foodstuffs and uniforms), and can be implemented in both MB and other Armed Forces. 2018-09-20 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=36255@1 http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=36255@2 por info:eu-repo/semantics/openAccess PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO PPG EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO PUC-Rio BR reponame:Repositório Institucional da PUC_RIO instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro instacron:PUC_RIO
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