Planejamento de demanda aplicando Regressão Linear Múltipla - Previsão de demanda de uma família de produtos em mercado varejista aplicando Regressão Linear Múltipla
State: New
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Description
No mercado de varejo, as vendas diretas crescem desde a penúltima década em ritmo acelerado e superior ao varejo como um todo. Portanto qualquer vantagem competitiva é relevante para que o mercado acompanhe tal crescimento. O rápido atendimento é necessário para uma operacionalidade eficiente, porém a flutuação da demanda prejudica a acurácia para dimensionamento de produção e estoques. Uma das formas de se aumentar essa precisão é por meio de um estudo de previsão de demanda. O objetivo deste estudo foi construir um modelo com uso do método de regressão linear múltipla aplicado a previsão de demanda para classes de produtos de uma empresa de vendas diretas. Para realização do estudo foi utilizada uma base de dados com as vendas realizadas pela empresa, desde o ano de 2011 até 2016. O método de Regressão Linear Múltipla foi utilizado para a criação do modelo, com o auxílio do Minitab Statistical Software®. O modelo encontrado não pode ser generalizado para outras previsões, dentro ou fora da empresa, porém este mostrou ser mais eficiente do que o modelo utilizado pela empresa, sendo recomendado na prática, a fim de auxiliar decisões gerenciais, o uso dos dois modelos em conjunto.
Contributors
Author:
Siqueira, Letícia
Garcia, Vinicius
Cymrot, Raquel
Further information
Media Type:
Taschenbuch
Publisher:
Novas Edicioes Academicas
Biography Artist:
Siqueira, Letícia
Letícia Siqueira é Engenheira de Produção pela Universidade Presbiteriana Mackenzie, e atua em indústria de bens de consumo com Planejamento de Demanda e S&OP.
Letícia Siqueira é Engenheira de Produção pela Universidade Presbiteriana Mackenzie, e atua em indústria de bens de consumo com Planejamento de Demanda e S&OP.
Language:
Portugiesisch
Number of Pages:
56
Master Data
Product Type:
Paperback book
Release date:
27 July 2018
Package Dimensions:
0.22 x 0.15 x 0.003 m;
GTIN:
09786139633029
DUIN:
BV1KJQJR5LQ
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