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Title: Previsão de demanda aplicada a um restaurante universitário.
Authors: Cesar, Renata Del Rio Vieira Monteclaro
metadata.dc.contributor.advisor: Tavares, Maressa Nunes Ribeiro
Silva, Thiago Augusto de Oliveira
metadata.dc.contributor.referee: Tavares, Maressa Nunes Ribeiro
Silva, Thiago Augusto de Oliveira
Moura, Diego Fernandes Pantuza
Reis, Luciana Paula
Keywords: Previsão de demanda
Restaurante universitário
Planejamento e controle de produção
Issue Date: 2021
Citation: CESAR, Renata Del Rio Vieira Monteclaro. Previsão de demanda aplicada a um restaurante universitário. 2021. 63 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Produção) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2021.
Abstract: Este trabalho consiste em buscar por previsão de demanda mais adequeado para a demanda do Restaurante Universitário (RU) do campus de João Monlevade. Para isso foi feito o levantamento da quantidade de refeições diárias (almoço e janta) durante o segundo semestre de 2018 e o cardápio servido. A partir dessas informações foram aplicadas técnicas de previsão de demanda do Planejamento e Controle de Produção (PCP), como por exemplo: média móvel ponderada, modelos de sazonalidade, suavização exponencial e regressão linear. As análises e previsões foram realizadas com o Software RStudio, porém, os resultados obtidos não conseguiram superar a previsão da equipe do RU. Assim, podem haver outros fatores que não foram considerados no modelo, mas que fazem parte da expertise e experiência da equipe do restaurante para obter boas previsões de demanda.
metadata.dc.description.abstracten: This study presents a suitable search of the demanded forecast from the faculty canteen’s demands at Ouro Preto University, located in the João Monlevade Campus. For the demand forecast a data survey was concerning the quantity of daily meals (lunch and dinner) in the course of the second semester of 2018. Through the obtained numbers, it was possible to apply several techniques of Production Planning and Control (PPC), for example: weighted moving average, seasonal models, exponential smoothing and linear regression. All analysis and simulations were performed on RStudio software. However, the achieved results were not able to surpass the previous forecasted by the canteen’s staff. Furthermore, as discussed in this study, other scenarios such as the canteen staff’s expertise and knowledge in how to obtain satisfactory demand forecasts could not be measured while modeling the data survey.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/2925
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