Campo Dublin Core | Valor | Língua |
dc.contributor.advisor | Neumann, Clóvis | - |
dc.contributor.author | Almeida, Sergio Roberto Josino de | - |
dc.identifier.citation | ALMEIDA, Sergio Roberto Josino de. Previsão de demanda de peças de reposição da frota de trens do metrô de Brasília. 2022. 103 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022. | pt_BR |
dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia de Produção, 2022. | pt_BR |
dc.description.abstract | O objetivo principal deste trabalho é realizar um estudo de caso para identificar,
dentre os métodos de previsão de demanda conhecidos, o qual melhor se aplica
ao controle de estoques da manutenção do Material Rodante do Metrô de
Brasília. Diante disso, considera-se que uma previsão de demanda eficaz é um
dos fatores mais desejados e um diferencial na gestão de estoque de uma
empresa, independentemente de seu ramo atuação. Quando se trata de
sistemas complexos e que sofrem com grandes variações nas quantidades de
insumos necessários para realização de suas tarefas, isso se torna algo ainda
mais relevante. Tendo isso em vista, existem muitos métodos para realizar
essas previsões, porém a questão é identificar qual o método mais assertivo para
auxiliar na gestão de estoques da empresa estudada. Para verificar qual o
método mais eficaz nas previsões de demanda, confrontam-se quatro métodos
clássicos: média móvel simples, ajuste exponencial simples, método de Croston
e Syntentos-Boylan Approximation (SBA). Por conseguinte, verifica-se por meio
da execução e comparação entre os erros, qual método se ajusta de forma mais
adequada ao ambiente estudado, a fim de realizar essa análise levam-se em
consideração as características de suas demandas e suas discrepâncias
compreendidos em um período de cinco anos. No estudo é possível verificar que
o método mais assertivo para o forecast varia em função do tipo de demanda do
item estudado, o qual pode ser descrito como regular, intermitente, errático e
lumpy. Por fim, foi observado que para prever demandas mais uniformes, as
regulares, um método simples, como a média móvel, é superior; entretanto,
demandas com maiores variações, as erráticas, são mais bem interpretadas por
métodos que possuem suavização como o SBA. Ressalta-se ainda que mesmo
após a escolha do método é necessário que a demanda seja constantemente
estudada para a obtenção de resultados significativos com a finalidade de
auxiliar a manutenção dos trens da Companhia do Metropolitano do Distrito
Federal. | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject.keyword | Distrito Federal (DF) - transporte público | pt_BR |
dc.subject.keyword | Previsão de demanda | pt_BR |
dc.title | Previsão de demanda de peças de reposição da frota de trens do metrô de Brasília | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2023-06-22T12:33:52Z | - |
dc.date.available | 2023-06-22T12:33:52Z | - |
dc.date.submitted | 2022-05-11 | - |
dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/35099 | - |
dc.language.iso | Português | pt_BR |
dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
dc.description.abstract1 | The main objective on this paper is to realize a case study and identify between
known demand forecasting methods which one is the best suited to assist the
Brasília’s subway rolling stock maintenance storage management. Considering
that an effective demand forecasting is one of the most desired factors and a
differential in inventory management, regardless of which branch to act. When
dealing with complex systems that suffer from large variations in the amounts of
inputs needed to perform their tasks, that issue becomes even more important.
There are many methods to make those predictions, but the main question is how
to choose which method is the most assertive one to assist the studied company
in the stock control. To verify which method is the most effective one for applying
these forecasts, four classic methods: simple moving average, simple
exponential smoothing, Croston forecasting method and Syntentos-Boylan
Approximation (SBA) are confronted. Verifying by executing and comparing
which one results closer to reality, considering characteristics of their demands
and their discrepancies. Using data from a five-year period to define which
method best portrays its scenario. The study shows that the most assertive
method for forecasting varies depending on the studied item demand type, which
can be classified between regular, intermittent, erratic and lumpy. At last, it was
observed that simple methods, such as the moving average, had better results to
predict uniform, regular demands; however, demands with greater variations,
erratic in the case, are better interpreted by smoothing methods such as SBA. It’s
important to emphasize that regardless of the chosen method, it is important that
the item’s demand continues to be studied constantly in order to obtain better
results for the undercarriage maintenance of Companhia do Metropolitano do
Distrito Federal. | pt_BR |
Aparece na Coleção: | Engenharia de Produção
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