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dc.creator.IDSOUZA, F. S.pt_BR
dc.contributor.advisor1LIMA JUNIOR, Josean da Silva.-
dc.contributor.advisor1IDLIMA JUNIOR, J. S.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9926427437369371pt_BR
dc.contributor.referee1BEZERRA, Maria do Livramento Mamede.-
dc.contributor.referee1IDBEZERRA, M. L. M.pt_BR
dc.contributor.referee2SILVA, Yuri Laio Teixeira Veras.-
dc.contributor.referee2IDSILVA, Y. L. T. V.pt_BR
dc.description.resumoCom 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.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Desenvolvimento Sustentável do Semiárido - CDSApt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqEngenharia de Produçãopt_BR
dc.titleAnálise dos métodos de previsão de demanda para um restaurante: um estudo de caso.pt_BR
dc.date.issued2022-10-05-
dc.description.abstractWith 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.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/30427-
dc.date.accessioned2023-06-27T23:01:20Z-
dc.date.available2023-06-27-
dc.date.available2023-06-27T23:01:20Z-
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.subjectPrevisão de demandaspt_BR
dc.subjectRestaurante – previsão de demandaspt_BR
dc.subjectMédia exponencial móvelpt_BR
dc.subjectPlanejamento e controle da produçãopt_BR
dc.subjectMétodos de previsão de demandapt_BR
dc.subjectEstudo de casopt_BR
dc.subjectForecast of demandspt_BR
dc.subjectRestaurant – demand forecastpt_BR
dc.subjectMoving exponential averagept_BR
dc.subjectProduction planning and contropt_BR
dc.subjectDemand forecasting methodspt_BR
dc.subjectCase studypt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorSOUZA, Fernanda Santos.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeAnalysis of demand forecast methods for a restaurant: a case study.pt_BR
dc.identifier.citationSOUZA, 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/30427pt_BR
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