Aplicação da suavização exponencial para previsão de demanda de uma estamparia de canecas de pequeno porte

• Moraes, Francielli Silva ^[1] ; Souza, Bruna Gonçalves de ^[1] ; Enami, Lorena Mazia ^[1]
  1. [1] Universidade Estadual de Maringá

     Universidade Estadual de Maringá

     Brasil

     
• Localización: Brazilian Journal of Production Engineering - BJPE, ISSN-e 2447-5580, Vol. 9, Nº. 5, 2023 (Ejemplar dedicado a: Edição Especial "Lean além da Manufatura" (Outubro)), págs. 9-18
• Idioma: portugués
• Títulos paralelos:
  • Aplicación del suavizado exponencial para la predicción de la demanda en una empresa de impresión de tazas pequeñas
  • Exponential smoothing application for predicting demand in a small mugs printig company
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• Resumen
  • español

    Las técnicas de previsión de la demanda se utilizan cada vez más, ya que permiten una toma de decisiones más asertiva por parte de la dirección empresarial. Para ello se han utilizado series temporales, es decir, el conjunto de datos históricos de las organizaciones, debido al aumento del nivel de competencia entre empresas, lo que conlleva a la necesidad de un análisis de datos más eficiente y eficaz para la toma de decisiones. Una de estas técnicas es el suavizado exponencial, que consiste en una aplicación simple de modelos con pesos que decaen exponencialmente con el tiempo, mostrando generalmente una buena conformidad con los datos de existencias. Así, en este trabajo se analizó el método cuantitativo de suavizado exponencial en un estampado de tazas con el objetivo de aumentar la precisión de los pronósticos y contribuir a la toma de decisiones de los directivos. Los datos corresponden de julio de 2019 a octubre de 2021 y fueron manipulados con la ayuda del software R. El modelo de errores multiplicativos presentó un buen ajuste y, en consecuencia, demostró ser utilizable.

  • English

    Demand forecasting techniques are increasingly used as they enable more assertive decision-making by business management. For this, time series, that is, the set of historical data of organizations, have been used due to the increase in the level of competition between companies, which leads to the need for more efficient and effective data analysis for decision-making. One of these techniques is exponential smoothing, which consists of a simple application of models with weights that decay exponentially over time, usually showing good conformity for stock data. Thus, in this work, the quantitative method of exponential smoothing was analyzed in a stamping of mugs to increase the precision of the forecasts and contribute to the decision-making of managers. The data correspond from July 2019 to October 2021 and were manipulated with the aid of the R software. The multiplicative errors model presented a good fit, and consequently, proved to be usable.

  • português

    Técnicas de previsão de demanda são cada vez mais utilizadas pois possibilitam uma tomada de decisão mais assertiva por parte da gestão empresarial. Para isso, as séries temporais, ou seja, o conjunto de dados históricos das organizações têm sido empregues devido ao aumento do nível de competição entre as empresas, o que as leva à necessidade de análise de dados mais eficientes e eficazes para a tomada de decisão. Uma dessas técnicas é a suavização exponencial, que consiste em uma aplicação simples de modelos com pesos que decaem exponencialmente ao longo do tempo, apresentando usualmente boa conformidade para dados de estoque. Assim, neste trabalho foi analisado o método quantitativo de suavização exponencial em uma estamparia de canecas com o objetivo de aumentar a precisão das previsões e contribuir com a tomada de decisão dos gestores. Os dados correspondem de julho de 2019 a outubro de 2021 e foram manipulados com o auxílio do software R. O modelo de erros multiplicativos apresentou bom ajuste, e consequentemente, se mostrou passível de utilização.