Engenharia de Produção - TCC – EE Higienópolis

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Navegando Engenharia de Produção - TCC – EE Higienópolis por Orientador "Gonçalves, Max Filipe Silva"

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    TCC
    Avaliação do uso de métodos de previsão de demanda em uma empresa de fast food
    Paz, Bárbara; Matias, Gabriela de Almeida (2019-06)

    Escola de Engenharia (EE)

    A população global está crescendo constantemente, assim como o comércio alimentício também. Portanto, as empresas desse setor tem o grande desafio de estarem sempre a frente da concorrência para conseguir dominar o mercado e garantir seu sucesso. Em vista disso, as administrações das companhias viram a necessidade de implantar alternativas que viabilize o favorecimento, e consequentemente o aumento da lucratividade. A fim de alcançar o resultado almejado, é indispensável garantir a eficiência da logística e do planejamento de todas as atividades, principalmente relacionadas à previsão de demandas com o propósito de atender a seus clientes. Pois, na medida que uma entidade determina o valor otimizado para as vendas futuras de produtos e/ou serviços, a mesma tenderá a obter resultados mais satisfatórios nas compras realizadas, reduzir os custos de operação e ter retorno do capital investido. No estudo de caso realizado, foi avaliada a situação atual de uma empresa de fast food, onde foram priorizadas as seis categorias de alimentos de maior importância. Com o objetivo de analisar a eficiência do método de previsão de demanda utilizada pela companhia, comparou-se com outros três métodos disponíveis na literatura, bem como o grau de assertividade de cada uma delas em relação ao comportamento da demanda real para cada categoria em 2018. Concluiu-se que o método do último período foi o único que conseguiu obter resultados melhores que da empresa nas categorias Dairy Ice Cream, Dairy Cheese e Bakery&Pastry. Já para as categorias Beef, Potato e Beverage Soft, a projeção da empresa mostrou-se mais adequada. Apresentando para a companhia a possibilidade de integrar o método do último período em suas previsões de demandas, uma vez que mostrou ser eficiente para 50% das categorias estudadas.