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Title: Previsão de demanda intermitente: um estudo de caso em um marketplace de combustíveis
Authors: Ramos, Igor Boy Daltro
metadata.dc.contributor.advisor: Pereira, Valdecy
metadata.dc.contributor.members: Roboredo, Marcos
Duim, Fernanda
Issue Date: 2021
Citation: RAMOS, Igor Boy Daltro. Previsão de demanda intermitente: um estudo de caso em um marketplace de combustíveis. 2021. 77f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2021.
Abstract: Com o fim do monopólio da Petrobras e com a adoção da política de preços voltada para a paridade internacional (PPI), o setor de combustíveis brasileiro se tornou mais dinâmico e volátil. Desde 2016 o marketshare dos postos “bandeira branca” vem aumentando e movimentando quase 50% do volume vendido no setor. Em consequência disso, os fornecedores de combustíveis tiveram que adotar estratégias de gestão para ganhar competitividade frente ao grande número de concorrentes. Um dos problemas enfrentados por esses fornecedores é a falta de regularidade na demanda dos consumidores e a previsão de demanda para séries intermitentes. Esse estudo tem como objetivo analisar cinco de postos bandeiras brancas no estado de São Paulo e desenvolver uma previsão de demanda que consiga ter uma melhor performance frente a séries temporais intermitentes. A coleta de dados deu-se através do banco de dados de uma startup que funciona como marketplace de compra e venda de combustíveis entre fornecedores e postos “bandeira branca”. Utilizando os métodos mais adequados para demanda intermitente, os métodos da família Croston, e comparando-os, foi possível observar uma melhor performance dos métodos descritos por Syntetos e Boylan (2005) e Shale, Boylan e Johnston (2006) para as séries temporais analisadas.
metadata.dc.description.abstractother: With the end of Petrobras' monopoly and the adoption of a price policy aimed at international parity (PPI), the Brazilian fuel sector has become more dynamic and volatile. Since 2016, the marketshare of “white flag” service stations has been increasing and moving almost 50% of the volume sold in the sector. As a result, fuel suppliers had to adopt management strategies to gain competitiveness against the large number of competitors. One of the problems faced by these suppliers is the lack of regularity in consumer demand and the projection of demand for intermittent series. This study aims to analyze a range of white flag stations in the state of São Paulo and to develop a demand projection that manages to have a better performance in face of intermittent time series. The data collection took place through the database of a startup that works as a marketplace for the purchase and sale of fuels between suppliers and “white flag” service stations. Using the methods described in the literature and comparing them, it was possible to observe a better performance of the methods proposed by Syntetos & Boylan (2005) and Shale, Boylan & Johnston (2006) for the analyzed time series.
URI: https://app.uff.br/riuff/handle/1/21878
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