Aplicação de técnicas de previsão de demanda e gestão de estoques em uma empresa misturadora de fertilizantes

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Nunes, Vagner Teodoro
• Orientador(a): Anzanello, Michel José
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Previsão de demanda; Método de Monte Carlo; Gestão de estoques
• Palavras-chave em Inglês: Demand forecasting; Integration of methods; Monte Carlo simulation; Inventory management
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/200093

A implementação de técnicas estruturadas de gestão é vital para empresas que buscam o aprimoramento constante dos processos de gerenciamento como um todo. O direcionamento estratégico e a tomada de decisão gerencial dependem da identificação e da previsão correta das mudanças emergentes no ambiente dos negócios. Em termos de gestão de produção, previsões de demanda acuradas permitem, dentre outros, a manutenção de níveis adequados de estoque, capazes de atender à carteira de clientes e conferir uma gestão financeira eficiente. A presente dissertação oferece abordagens com vistas ao aprimoramento da previsão de demanda e gestão de estoques em um processo que gerencia embalagens em uma empresa misturadora de fertilizantes no estado do Mato Grosso. No artigo 1, propõe-se um método de previsão de demanda integrando modelos quantitativos e qualitativos, o qual se apoia nas seguintes etapas: (i) coleta e tratamento dos dados históricos de demanda, seleção dos especialistas e definição dos itens analisados; (ii) modelagem quantitativa de dados históricos de demanda; (iii) levantamento de fatores contextuais que afetam a demanda; (iv) ajuste subjetivo da demanda quantitativa; e (v) validação do método. A aplicação do método mostra que a previsão combinada apresentou os menores erros dentre as previsões analisadas. Na sequência, o artigo 2 propõe uma sistemática para gerenciamento de estoque de embalagens apoiada na simulação de Monte Carlo. As etapas operacionais são: (i) Coleta e análise dos dados; (ii) Desenvolvimento da modelagem; e (iii) Simulação de cenários alternativos e análise dos resultados obtidos. A simulação proposta conferiu resultados robustos em termos de custo total da política de estoque, mantendo os níveis de serviços atualmente praticados pela empresa analisada.