Análises de modelos quantitativos de previsão da demanda: ajuste e otimização de modelos à demanda do adesivo comum em uma gráfica na cidade de Belém/PA

A Previsão de Demanda é fundamental para auxiliar na determinação dos recursos necessários para uma organização, tornando-se uma atividade relevante estrategicamente. Além disso, uma boa previsão contribui para uma cadeia produtiva mais eficiente, e é elemento chave para a tomada de decisão. Neste contexto, o desempenho de uma empresa pode estar relacionado à acurácia da previsão de demanda. Tendo em vista tal relevância, este trabalho teve como objetivo encontrar e propor um método quantitativo de previsão de demanda de séries temporais que obtivesse os menores erros de previsão para o consumo de adesivo comum de uma gráfica em Belém. Inicialmente, selecionou-se uma matéria-prima utilizada na empresa através da classificação ABC. Após isso, aplicaram-se os métodos quantitativos de previsão de séries temporais mais conhecidos existentes na literatura para encontrar o mais assertivo. Os métodos quantitativos de previsão de séries temporais aplicados foram a Média Móvel, Suavização Exponencial Simples, Método de Holt e Método de Holt-Winters (multiplicativo e aditivo). O Modelo Sazonal Aditivo de Winters apresentou o menor MAPE, porém não se descartou a aplicação dos demais métodos.