Melhoria de uma sistemática de previsão de demanda suportada por sistema de apoio à decisão

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Data

2021-11-09

Tipo de documento

Artigo Científico

Título da Revista

ISSN da Revista

Título de Volume

Área do conhecimento

Engenharias

Modalidade de acesso

Acesso aberto

Editora

Autores

Provesi, Jessica Albanas
Silva, Jeila Kézia da

Orientador

Oliveira, Marco Aurélio

Coorientador

Resumo

A previsão de demanda vem sendo cada vez mais utilizada no âmbito empresarial, já que se tem uma grande importância para o planejamento estratégico, tendo como objetivo se manter ativo e competitivo no mercado. O aumento dos níveis de competitividade faz com que as empresas sejam mais assertivas quanto à tomada de decisão. O desafio é prever com a maior precisão possível a quantidade necessária para suprir as necessidades de materiais durante um ano sem comprometer o teto orçamentário. Este trabalho tem como proposta utilização de um SAD composto por ferramentas de análise para auxiliar a tomada de decisão para compra de materiais da manutenção, onde foi selecionado um modelo de amortecedor industrial para impacto e entre 32 modelos utilizados pela empresa, a seleção foi realizada após aplicação da curva ABC para seleção do modelo com maior representatividade no consumo e por consequência no orçamento. Para esse fim foram analisados dados históricos de compra de amortecedores industriais, dos anos de 2019, 2020 e 2021 de uma empresa localizada em Pomerode/SC, especializada na fabricação de componentes automotivos com o propósito de validar a implantação do modelo proposto. O modelo apresentado pode ser empregado de maneira assertiva e menos trabalhosa na empresa estudada, após aplicação do modelo foi possível verificar uma redução na previsão de consumo de aproximadamente 33% em relação ao método que a empresa utiliza. Desta forma é possível concluir que o SAD tem uma importância significativa no processo de decisão, sendo muito útil na sistemática de previsão de demanda.

Palavras-chave

SAD, Metodologia, Previsão de demanda, Base de dados, Decisões, Amortecedores

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