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dc.contributor.advisorSabino, Emerson Rodrigues-
dc.contributor.authorChagas, Maria Giovanna Oliveira das-
dc.date.accessioned2026-02-27T11:29:49Z-
dc.date.available2026-02-27T11:29:49Z-
dc.date.issued2026-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufc.br/handle/riufc/84985-
dc.description.abstractThis study aims to evaluate the adequacy of demand forecasting methods applied to the commercialization of mineral water in a pharmacy retail chain in the state of Ceará, considering the direct supply model adopted by the company. It is an applied research study with a quantitative approach, employing bibliographic research procedures and a case study. The analysis was based on historical sales data of bottled mineral water, covering the period from January 2022 to November 2025, with emphasis on stores representative of demand behavior. Initially, the performance of demand forecasts using the simple moving average method, currently adopted by the company, was evaluated. Its limitations include high reactivity and the inability to anticipate seasonal variations, resulting in stockouts and excess inventory. Subsequently, seasonal adjustment and Holt–Winters methods were applied and compared, as they are suitable for explicitly addressing trend and seasonality components. Model performance was assessed using two error metrics: Mean Absolute Deviation (MAD) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE), considering both training and validation datasets. The results showed that the Holt–Winters method achieved higher predictive accuracy for both analyzed stores, demonstrating greater robustness in contexts of high consumption variability. It is concluded that replacing the current method with approaches more appropriate to the stores’ demand profile can significantly contribute to improving demand planning and inventory management within the companypt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titlePrevisão de demanda como estratégia para melhoraria do abastecimento de água mineral: estudo de caso em uma empresa do varejo farmacêuticopt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.description.abstract-ptbrEste estudo tem como objetivo avaliar a adequação de métodos de previsão de demanda aplicados à comercialização de água mineral em uma rede de lojas farmacêuticas no estado do Ceará, considerando o modelo de fornecimento direto adotado pela empresa. Trata-se de uma pesquisa de natureza aplicada, com abordagem quantitativa, que emprega procedimentos de pesquisa bibliográfica e estudo de caso. A análise foi fundamentada em dados históricos de vendas de água mineral engarrafada, abrangendo o período de janeiro de 2022 a novembro de 2025, com ênfase em lojas representativas do comportamento da demanda. Inicialmente, foi avaliado o desempenho das previsões de demanda considerando o método da média móvel simples, atualmente utilizado pela empresa, cujas limitações incluem elevada reatividade e incapacidade de antecipar variações sazonais, resultando em rupturas e excessos de estoque. Posteriormente, foram aplicados e comparados os métodos de ajustamento sazonal e Holt-Winters, selecionados por sua aptidão em tratar explicitamente componentes de tendência e sazonalidade. O desempenho dos modelos foi avaliado por meio de duas métricas de erros: desvio absoluto médio (MAD) e erro percentual absoluto médio (MAPE), considerando conjuntos de treinamento e validação. Os resultados demonstraram que o método de Holt-Winters apresentou maior acurácia preditiva para ambas as lojas analisadas, evidenciando maior robustez em contextos de elevada variabilidade de consumo. Conclui-se que a substituição do método atual por abordagens mais adequadas para o perfil de demanda das lojas, pode contribuir de forma significativa para o aprimoramento do planejamento da demanda e da gestão de estoques da empresa.pt_BR
dc.subject.ptbrGestão de estoquespt_BR
dc.subject.ptbrPrevisão de demandapt_BR
dc.subject.ptbrSéries temporaispt_BR
dc.subject.ptbrHolt-Winterspt_BR
dc.subject.enInventory managementpt_BR
dc.subject.enDemand forecastingpt_BR
dc.subject.enTime seriespt_BR
dc.subject.enHolt–Winterspt_BR
local.date.available2026-
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