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Análise dos métodos de previsão de demanda para um restaurante: um estudo de caso.

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dc.creator.ID SOUZA, F. S. pt_BR
dc.contributor.advisor1 LIMA JUNIOR, Josean da Silva.
dc.contributor.advisor1ID LIMA JUNIOR, J. S. pt_BR
dc.contributor.advisor1Lattes http://lattes.cnpq.br/9926427437369371 pt_BR
dc.contributor.referee1 BEZERRA, Maria do Livramento Mamede.
dc.contributor.referee1ID BEZERRA, M. L. M. pt_BR
dc.contributor.referee2 SILVA, Yuri Laio Teixeira Veras.
dc.contributor.referee2ID SILVA, Y. L. T. V. pt_BR
dc.description.resumo Com a crescente competitividade do mercado, as empresas tem buscado um diferencial que traga destaque diante dos concorrentes, dessa forma, é preciso inovar e tornar eficientes os processos. Para um bom planejamento e controle da produção, é de suma importância conhecer os métodos de previsão de demanda, visto que, essas previsões permitem que os gestores consigam se planejar adequadamente para o futuro. Sendo assim, o presente trabalho tem como objetivo analisar e encontrar o melhor método de previsão de demanda para um restaurante no interior do Rio Grande do Norte. Os métodos de previsão escolhidos foram: Média Exponencial Móvel, Método da Correlação e Método da Sazonalidade. O método que apresentou a menor somatória dos erros, sendo o resultado 4, foi o Método da Sazonalidade, divergindo em grandes escalas do Método da Correlação, onde o erro apresentado foi de 150, variação que inviabiliza implementação, partindo desta análise o método da Sazonalidade torna-se viável para aplicação. pt_BR
dc.publisher.country Brasil pt_BR
dc.publisher.department Centro de Desenvolvimento Sustentável do Semiárido - CDSA pt_BR
dc.publisher.initials UFCG pt_BR
dc.subject.cnpq Engenharia de Produção pt_BR
dc.title Análise dos métodos de previsão de demanda para um restaurante: um estudo de caso. pt_BR
dc.date.issued 2022-10-05
dc.description.abstract With the growing competitiveness of the market, companies have sought a differential that would make them stand out from their competitors; thus, it is necessary to innovate and make processes efficient. For a good production planning and control, it is of utmost importance to know the demand forecast methods, since these forecasts allow managers to plan adequately for the future. Thus, the present work aims to analyze and find the best demand forecast method for a restaurant in the interior of Rio Grande do Norte according to the data and information collected. The forecast methods chosen were: Exponential Moving Average, Correlation Method and Seasonality Method. The method that presented the lowest sum of errors, result being 4, was the Seasonality Method, diverging in large scales from the Correlation Method, where the error presented was 150, a variation that makes implementation unfeasible; based on this analysis, the Seasonality method becomes viable for application. pt_BR
dc.identifier.uri http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/30427
dc.date.accessioned 2023-06-27T23:01:20Z
dc.date.available 2023-06-27
dc.date.available 2023-06-27T23:01:20Z
dc.type Trabalho de Conclusão de Curso pt_BR
dc.subject Previsão de demandas pt_BR
dc.subject Restaurante – previsão de demandas pt_BR
dc.subject Média exponencial móvel pt_BR
dc.subject Planejamento e controle da produção pt_BR
dc.subject Métodos de previsão de demanda pt_BR
dc.subject Estudo de caso pt_BR
dc.subject Forecast of demands pt_BR
dc.subject Restaurant – demand forecast pt_BR
dc.subject Moving exponential average pt_BR
dc.subject Production planning and contro pt_BR
dc.subject Demand forecasting methods pt_BR
dc.subject Case study pt_BR
dc.rights Acesso Aberto pt_BR
dc.creator SOUZA, Fernanda Santos.
dc.publisher Universidade Federal de Campina Grande pt_BR
dc.language por pt_BR
dc.title.alternative Analysis of demand forecast methods for a restaurant: a case study. pt_BR
dc.identifier.citation SOUZA, Fernanda Santos. Análise dos métodos de previsão de demanda para um restaurante: um estudo de caso. 2022. 32f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Monografia). Curso de Engenharia de Produção, Centro de Desenvolvimento Sustentável do Semiárido, Universidade Federal de Campina Grande, Sumé – Paraíba – Brasil, 2022. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/30427 pt_BR


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