APLICAÇÃO DE MÉTODOS DE PREVISÃO DE DEMANDA EM SETORES PRODUTIVA DE SERVIÇOS COM FOCO EM ATENDIMENTO

Autores

  • Camilly Lima dos Santos Autor
  • Lucas de Souza Nunes Autor
  • Matheus Santos Ferreira das Neves Autor
  • Bernardo Goisman Autor

DOI:

https://doi.org/10.56238/ERR01v10n6-068

Palavras-chave:

Previsão de Demanda, Planejamento e Controle de Custo, MAPE, Séries Temporais

Resumo

O Planejamento e Controle da Produção (PCP), no setor de serviços, enfrenta o desafio da necessidade do maior número atendimentos ao cliente com um menor número de pessoas na equipe. Previsões de demanda de serviços devem, então, ser assertivas para um bom planejamento na alocação de recursos. Este trabalho teve como objetivo analisar e comparar diferentes métodos quantitativos de previsão de demanda aplicados a dados de uma empresa do ramo bancário. O estudo utilizou uma abordagem quantitativa, analisando dados históricos mensais de volume de atendimento em um período de 2 anos e meio (janeiro de 2023 a junho de 2025). Os dados foram separados em períodos de treinamento (janeiro de 2023 a março de 2025) e os restantes, referentes a abril a junho de 2025, serão utilizados como teste. Foram aplicados modelos de séries temporais com parâmetros otimizados via Solver do Excel. A acurácia dos modelos foi avaliada utilizando o Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE). Os resultados indicaram que Holt Winters e média móvel ponderada se mostraram mais eficientes, apresentando um menor MAPE no período de teste. Conclui-se que o método utilizado é uma boa ferramenta para o dimensionamento de equipes em previsões de curto prazo. No entanto, destaca-se que fatores humanos podem influenciar a demanda e a previsão, fazendo-se necessárias mais análises em um ambiente de tempo maior.

Downloads

Os dados de download ainda não estão disponíveis.

Referências

ACKERMANN, A. E. F., & Sellitto, M. A. (2022) Métodos de previsão de demanda: uma revisão da literatura. Innovar, 32(85), 83-99. Disponível em: <http://www.scielo.org.co/pdf/inno/v32n85/0121-5051-inno-32-85-83.pdf>. Acesso em: 30 ago. 2025.

ACKERMANN, A. E. F.; SELLITTO, M. A. Métodos de previsão de demanda: uma revisão da literatura. Innovar, v. 32, n. 85, p. 83-100, 2022. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/358623651_Metodos_de_previsao_de_demanda_uma_revisao_da_literatura. Acesso em: 23 set. 2025.

ALBRECHT, D. L. et al. Modelo de previsão por séries temporais: aplicação para serviços comerciais em uma concessionária de energia elétrica. Iberoamerican Journal of Industrial Engineering, Florianópolis, v. 11, n. 21, p. 14-29, 2019. Disponível em: https://periodicos.ufsc.br/index.php/IJIE/article/view/v11n2102. Acesso em: 23 set. 2025.

BASSI, Renata Elaine; SILVA, Alex; CRUZ, Alexandro Araujo; TOGNOLLI, Marcos Cezar Souza. A utilização da previsão de demanda em uma distribuidora de temperos alimentícios. In: XIII FATECLOG – Os impactos das novas demandas pós-pandemia nos sistemas logísticos das organizações, 13., 2022, Mauá, SP. Anais…. Mauá: Fatec Mauá, 2022. Disponível em: https://fateclog.com.br/anais/2022/57-99-1-RV.pdf. Acesso em: 31 ago. 2025.

BENEVANTI, B. R. F. Previsão de demanda: aspectos de horizonte temporal e componentes de séries temporais. Universidade de Araraquara (Uniara), 2017. Disponível em: https://m.uniara.com.br/arquivos/producao/prod-cadc4583c983c78f9cb03ec0a7ddaf1f.pdf. Acesso em: 31 ago. 2025. Uniara

BEZERRA, Francisco Diego Vidal. Avaliação de métodos de ensemble dinâmico em aprendizado de máquina para previsões de irradiância solar e velocidade do vento – 2024. 61. Dissertação (mestrado) – Universidade Federal do Ceará, Centro de Tecnologia, Programa de PósGraduação em Engenharia Mecânica, Fortaleza, 2024. Orientação: Prof. Dr. Paulo Alexandre Costa Rocha. Disponível em <https://repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/79234/3/2024_dis_fdvbezerra.pdf>. Acesso em: 30 ago. 2025

ESPACIOS. Planejamento e Controle da Produção (PCP). Revista ESPACIOS, v. 37, n. 27, 2016. Disponível em: https://www.revistaespacios.com/a16v37n27/16372708.html. Acesso em: 31 ago. 2025.

ESPACIOS. PPCP: sua abrangência e relação com as áreas produtivas. Revista ESPACIOS, v. 38, n. 17, 2017. Disponível em: https://www.1.revistaespacios.com/a17v38n17/17381736.html. Acesso em: 31 ago. 2025.

GARDNER JR., Everette S. Exponential smoothing: The state of the art—Part II. International Journal of Forecasting, v. 22, n. 4, p. 637–666, 2006. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2006.03.005. Disponível em: https://www.bauer.uh.edu/egardner/3301H%20Operations%20Management/ESG%20Publications/2006%20Exp.%20Sm.%20State%20of%20the%20art%20-%20Part%20II.pdf

HYNDMAN, Rob J.; ATHANASOPOULOS, George. 8.1 Suavização exponencial simples. In: HYNDMAN, Rob J.; ATHANASOPOULOS, George. Previsão: princípios e prática. 3. ed. Melbourne: OTexts, 2021. cap. 8.1. Disponível em: https://otexts.com/fpppg/ses.html. Acesso em: 31 ago. 2025.

KUSTER, Janaina Silva Hastenreiter, 1992- Estudos de correlações e comparações entre limites de liquidez de solos obtidos pelos métodos de Casagrande e cone / Janaina Silva Hastenreiter Küster. - 2022. Küs269 f. : il. Disponível em <https://dspace5.ufes.br/server/api/core/bitstreams/2384ad7a-b4fa-481a-8a38-527175604146/content>. Acesso em: 30 ago. 2025

LIMA JÚNIOR, Pedro Pereira. Previsão de demanda de veículos automotores através do modelo de regressão linear múltipla. 2015. 64 f. Trabalho de Graduação (Engenharia Mecânica) — Faculdade de Engenharia do Campus de Guaratinguetá, Universidade Estadual Paulista, Guaratinguetá, 2015. Disponível em: <https://repositorio.unesp.br/server/api/core/bitstreams/d82b02f1-5b99-46a8-831c-f7721a1ad4b1/content>

MARQUES, Joana Brás Varanda; FREITAS, Denise de. Método DELPHI: caracterização e potencialidades na pesquisa em Educação. Pro-Posições, v. 29, n. 2, p. 389–415, 2018. Disponível em: <https://www.scielo.br/j/pp/a/MGG8gKTQGhrH7czngNFQ5ZL/?format=html&lang=pt> Acesso em: 28 ago. 2025.

METALÚRGICA PRO. PCP e sustentabilidade: redução de desperdícios. Metalúrgica Pro, Disponível em: https://metalurgicapro.com.br/blog/gestao-industrial/pcp-e-sustentabilidade-reducao-de-desperdicios. Acesso em: 31 ago. 2025.

ROSA, Douglas Larruscain da. Previsão de demanda aplicada em setor de serviços. Disponível em: <https://dspace.ifrs.edu.br/xmlui/handle/123456789/702>. Acesso em: 31 ago. 2025.

ROSSETTO, Marta. Técnicas Qualitativas de Previsão de Demanda: um Estudo Multicasos com Empresas do Ramo de Alimentos. Disponível em: <https://www.aedb.br/seget/arquivos/artigos11/55814697.pdf>. Acesso em: 28 ago. 2025.

ROSSETTO, R. Previsão de demanda: métodos quantitativos e qualitativos. São Paulo: Atlas, 2025.

SAADI, I. et al. An investigation into machine learning approaches for forecasting spatio-temporal demand in ride-hailing service. arXiv preprint, 2017. Disponível em: https://arxiv.org/abs/1703.02433. Acesso em: 23 set. 2025.

SILVA, Rafael Guilherme Fernandes de Lima. Avaliação da Precisão dos Modelos ARIMA com e sem Transformação Estabilizadora da Variância na Previsão de Séries Temporais Anuais. 2019. 10 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Gestão da Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019. Disponível em: <https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/25547/1/Avalia%c3%a7%c3%a3oPrecis%c3%a3oModelos.pdf>

SILVA, L. P. da; MALTA, P. H. F.; IRGOLICI, S. A.; ARAUJO, R. M. C. D. P. de. Reflexões e perspectivas sobre a relevância do planejamento e controle da produção na área da logística: estudo de caso em uma indústria de peças automotivas na cidade de Barueri. Revista Conecta, São Paulo, v. 8, n. Especial, p. 36–47, jun. 2025. Disponível em: https://fatecrl.edu.br/revistaconecta/index.php/rc/article/view/332. Acesso em: 31 ago. 2025.

Downloads

Publicado

2025-11-26

Edição

Seção

Artigos

Como Citar

APLICAÇÃO DE MÉTODOS DE PREVISÃO DE DEMANDA EM SETORES PRODUTIVA DE SERVIÇOS COM FOCO EM ATENDIMENTO. (2025). ERR01, 10(6), e10412. https://doi.org/10.56238/ERR01v10n6-068