Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10216/106835
Author(s): Gonçalo Fernando de Pinho e Silva de Almeida Falcão
Title: Previsão de procura intermitente no setor do retalho de distribuição alimentar
Issue Date: 2017-07-14
Description: A capacidade de prever algo no nosso dia a dia é uma tremenda vantagem para aqueles que o conseguem fazer com a maior exatidão face à realidade. Se imaginarmos, por exemplo, que um retalhista tem a capacidade de saber antecipadamente quantas unidades de cada produto vai efetivamente vender, facilmente entendemos a enorme vantagem competitiva que ele tem face aos seus concorrentes uma vez que está possibilitado a reagir à procura em tempo útil e a poupar em múltiplos gastos desnecessários. Assim, a previsão da procura apresentasse como um tema de investigação com amplo interesse teórico e prático, transversal a praticamente qualquer área no mundo que nos rodeia e que nos possamos lembrar, que viabiliza o sucesso de muitas atividades ao dota-las de conhecimentos estratégicos que permitem a adaptação dessas atividades ao percurso que se irá percorrer.Contudo, a futurologia não é uma tarefa fácil ou acessível a todas as pessoas, pelo que a previsão do consumo é uma área que percorre um longo percurso sempre com o objetivo de inovar, ou criar, ferramentas e técnicas que permitam efetuar previsões e avaliar o desempenho dessas previsões. É na sequência deste objetivo que surge este trabalho na área de previsão e que se encontra focado no estudo do comportamento da previsão para produtos de carater intermitente. A intermitência é um tópico de elevado relevo para os retalhistas, para o compreender basta ter em conta o referido por Petropoulos et al. (1) onde estes apresentam a percentagem de stock keeping unit's (sku's) que seguem procura intermitente e que representam uma quantidade relevante, cerca de 60%, de todos os sku's na atividade industrial padrão conforme foi provado no estudo de Johnston et al. (2).Olhando para o percurso dos métodos aplicados a previsões em intermitência e refletindo na direção a seguir em termos de seleção de métodos a aplicar na nossa análise, compreendemos que desde a origem, com o primeiro método a ser aplicado à intermitência em 1957 com o SES e passando sem dúvida por Croston que apresenta um trabalho (3) que dá origem a um método com o seu nome, daqui em diante referido como CRO, e que se demonstrou de extremo relevo ao longo dos tempos e que tem sofrido algumas adaptações conforme exposto por Waller (6) num trabalho que compila os diversos métodos para previsão de procura intermitente. Na sequência do aparecimento do método CRO muitos foram os que aprofundaram o seu estudo. Syntetos e Boylan (4) demonstraram que o CRO é um método tendencioso e então como solução apresentaram uma adaptação ao método que ficou conhecido como SBA. Com a necessidade de integrar a obsolescência dos produtos na metodologia de análise empregue, Teunter et al.(5) introduzem uma nova versão do CRO que fica conhecida como TSB.Aquando da definição da metodologia a utilizar optou-se por utilizar também uma combinação de previsões por forma a compreender os benefícios da sua utilização no desempenho face a este conjunto de dados. Existem diversas abordagens possíveis em termos de combinação de previsões, tendo as diversas variantes sido alvo de pesquisa ao longo dos tempos. Por exemplo, Petropoulos et al. (1) efetuou um estudo no qual utilizou combinações de previsão com frequência original e com frequências transformadas, concluindo que as combinações de previsões com diferentes frequências permitem uma melhoria de desempenho quando abordamos dados intermitentes. Assim, neste trabalho é analisada a intermitência num conjunto de dados pertencentes a um retalhista Português e onde estão compilados os dados relativos às vendas semanais efetuadas nas suas lojas no período compreendido entre 3 de Janeiro de 2012 e 27 de Abril de 2015 num total de 173 semanas de dados de vendas.Referências:(1) Petropoulos, F., Kourentzes, N., 2015. Forecast combinations for intermitente demand. J.Oper. Res. Soc. 66, 914-924, 2015.(2) Johnston FR, Boylan JE and shale EA, 2003. An examination of the size of orders from customers, their characterisation and the implications for inventory control of slow moving items. The journal of the Operational Research Society 54(8): 833-837(3) J.D Croston., 1972. Forecasting and stock control for intermittent demands. Operacional Research Quarterly (1970-1977), 23(3):pp. 289-303(4) Aris A. Syntetos and John E. Boylan. The accuracy of intermittent demand estimates. International Journal of Forecasting, 21(2):303 - 314,2005.(5) Rund H.Teunter, Aris A. Syntetos, and M.Zied Babai. Intermittent demand: Linking forecasting to inventory obsolescence. European Journal of Operational Research, 214(3):606-615, 2011
Subject: Outras ciências da engenharia e tecnologias
Call Number: 207882
URI: http://hdl.handle.net/10216/106835
Document Type: Dissertação
Rights: openAccess
Appears in Collections:FEUP - Dissertação

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