Demand forecasting: proposal of a model for a glass tempering industry

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Jéssica Arrais Martins
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Abstract

The given article aims to evaluate different quantitative demand forecast methods through a case study on a glass tempering company. The analysis were held based on historical data series, which allowed the use of a part of this data for method application and another part for comparison and validation of the model`s results. The methods were compared based on obtaining the mean absolute error. In the studied company, the raw material request for the suppliers was made when new orders are ordered (pulled production). This method results in longer responsiveness, mainly due to the waiting time of raw material arrival. The application of those different demand forecasting models were analysed over three types of products on the tempered glass category, which represents a total volume of 65% of the company's costs. As a result, two methods were better adapted to the real data, providing absolute errors between 0.25 and 0.29. This given work showed that the application of the demand forecasting methods would reduce orders delivery time, what could lead to real gains to the analyzed company.

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ARTHUS, M.; CAMATTI, J.; BORTOLETTO, W.; JUNIOR, O.; IGNACIO, P. (2016) Planejamento da safra de soja no Oeste do Paraná. Produto & Produção, v. 17, n. 4, p. 80–93.

BALLOU, R. H. (2001) Gerenciamento da cadeia de suprimentos: planejamento, organização e logística empresarial. 4. ed. Porto Alegre: Bookman.

CAMBI, C.; JACUBAVICIUS. (2016) Previsão de demandas como ferramenta para otimização de custos de armazenagem: estudo de caso em uma empresa do segmento de vestuários. Fateclog Congresso de Logística das faculdades de tecnologia do centro Paula Souza.

CECATTO, C.; BELFIORE, P. (2015) O uso de métodos de previsão de demanda nas indústrias alimentícias brasileiras. Gestão e Produção, v. 22, p. 404–418.

FÁVERO, P.; ZOUCAS, F. (2016) Redes neurais para previsão da produção industrial de diferentes segmentos. Produto & Produção, v. 17, n. 2, p. 53–70.

FILHO, D. F.; NUNES, F.; ROCHA, E. C.; SANTOS, M. L.; BATISTA, M.; JÚNIOR, J. A. S. (2011) O Que Fazer e o Que Não Fazer Com a Regressão: pressupostos e aplicações do modelo linear de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO). Política Hoje, v. 20, n. 1.

GIL, A. C. (2002) Como elaborar projetos de pesquisa. 4 ed. São Paulo: Atlas.

KIMINAMI, C. S.; CASTRO, W. B.; OLIVEIRA, M. F. (2013) Introdução aos processos de fabricação de produtos metálicos. São Paulo: Blucher.

LEMOS, F. D. O. (2006) Metodologia para seleção de métodos de previsão de demanda. Dissertação: Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

LINDBERG, E; ZACKRISSON, U. (1991) Deciding about the Uncertain: The Use of Forecasts as an Aid to Decison-making. Scandinavian Journal of Management, v. 7, n. 4.

SANTOS, A. M.; RODRIGUES, I. A. (2006) Controle de Estoque de Materiais com Diferentes Padrões de Demanda : Estudo de Caso em uma Indústria Química. Gestão e Produção, v. 13, n. 2, p. 223–231.

SHREVE, R. N.; BRINK JR., J. A. (2008) Indústrias de processos químicos. 4. ed. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan S. A.

SILVA, R.; WERNER, L. (2016) Utilização do Processo Hierárquico Analítico para priorização de variáveis a serem utilizadas na previsão de demanda no setor de suplementação animal. Produção, v. 17, n. 1, p. 64–78.

WERNER, L.; RIBEIRO, J. (2003) Previsão de demanda: uma aplicação dos modelos box- jenkins na área de assistência técnica de computadores pessoais. Gestão e Produção, v. 10, n. 1, p. 47–67.

YIN, R. K. (2001) Estudo de caso planejamento e métodos. 2. ed. Porto Alegre: Bookman.

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