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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29097| Título: | Aplicação de modelos estocásticos para previsão de demanda de um produto agroquímico |
| Título(s) alternativo(s): | Stochastic models for demand forecasting of a crop protection product |
| Autor(es): | Luchini, Caique |
| Orientador(es): | Tondato, Rogério |
| Palavras-chave: | Análise de séries temporais Demanda (Teoria econômica) Previsão Agroindústria Time-series analysis Demand (Economic theory) Forecasting Agricultural industries |
| Data do documento: | 7-Jun-2022 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Londrina |
| Citação: | LUCHINI, Caique. Aplicação de modelos estocásticos para previsão de demanda de um produto agroquímico. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Londrina, 2022. |
| Resumo: | Previsão de demanda no contexto de mercado atual é ferramenta quase que imprescindível. A competitividade da contemporaneidade implica na imposição de processos cada vez mais robustos e com menor subjetividade para manutenção e sobrevivência das organizações. Nesse espaço, o presente trabalho, através de uma pesquisa quantitativa, explicativa e experimental, tem por objetivo avaliar o comportamento dos algoritmos de previsão de séries temporais na previsão de demanda de um produto da indústria agroquímica. Para tanto, a literatura correlata é apresentada no contexto do mercado agroindustrial para citar e introduzir os métodos e algoritmos com maior grau de utilização. Além disso, ele discorre sobre a previsão de demanda no setor agroquímico, apresentando e aplicando a metodologia ARIMA para um conjunto de dados de vendas de um produto herbicida fornecidos por uma empresa multinacional de grande atuação no território brasileiro. É possível notar que o modelo utilizado teve pouca representatividade na expectativa de previsão da demanda futura dado o comportamento dos resíduos. No entanto, o método científico estabelecido e a estruturação do processo são, notadamente, resultados positivos consequentes do trabalho. |
| Abstract: | Demand forecasting in the current market context is an almost essential tool. The competitiveness of contemporaneity implies the imposition of increasingly robust processes, with less subjectivity for the maintenance and survival of organizations. In this space, the present work, through quantitative, explanatory, and experimental research, aims to evaluate the behavior of time series forecasting algorithms in forecasting demand for a product of the agrochemical industry. To this end, the related literature is presented in the context of the agro-industrial market to cite and introduce the methods and algorithms with the highest degree of usage. In addition, it discusses demand forecasting in the agrochemical sector, presenting and applying the ARIMA methodology to a set of sales data for an herbicide product provided by a multinational company with a large presence in Brazil. It is possible to notice that the model used had little representation in the expectation of forecasting future demand given the behavior of waste curves. However, the established scientific method and the structuring of the process are, notably, positive results from this work. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29097 |
| Aparece nas coleções: | LD - Engenharia de Produção |
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