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文章基本信息

  • 标题:Métodos de previsão de demanda: uma revisão da literatura
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  • 作者:Andres E. F. Ackermann ; Miguel A. Sellitto
  • 期刊名称:Innovar
  • 印刷版ISSN:0121-5051
  • 出版年度:2022
  • 卷号:32
  • 期号:85
  • DOI:10.15446/innovar.v32n85.100979
  • 语种:English
  • 出版社:Revista INNOVAR, Escuela de Administración de Empresas y Contaduría Pública. Universidad Nacional de Colombia.
  • 摘要:a previsão de demanda é uma metodologia da administração de empresas para estimar um valor futuro de uma grandeza de interesse. Realizar previsões de demanda significa reconhecer padrões de comportamento em séries históricas e predizer o comportamento futuro ou, ainda, identificar fatores causais que afetam o comportamento e extrapolá-lo. Este artigo tem por objetivo realizar uma revisão da literatura dos métodos de previsão de demanda com o propósito de reunir os métodos e os modelos disponíveis acerca dos conceitos utilizados atualmente na administração de empresas relacionados ao consumo e à produção de produtos e serviços. A metodologia utilizada é a revisão da literatura com abordagem qualitativa, com o propósito de dar uma visão descritiva geral dos métodos dominantes utilizados em previsão de demanda. Foi realizado o mapeamento da literatura para identificar o estado da ciência por meio da produção científica disponível nos bancos de dados Scopus e Google Scholar. Os métodos qualitativos e os causais estão mais bem associados a previsões de médio e longo prazos. A análise de séries temporais bem como os métodos dos diversos tipos de médias e de suavização exponencial são indicados como os mais adequados para previsões de curto prazo. Um recurso utilizado em diversas realidades é a construção de um modelo próprio de previsão de demanda, o qual utilize técnicas, aspectos, conceitos e características de diferentes métodos e modelos. É fundamental monitorar o modelo adotado, manter os dados de campo e de previsão sob controle e, se houver desvios, corrigir o modelo.
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