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Dissertação

{en_GB=Forecasting the demand of spare components for a better stock management: a case study at Portugália Airlines} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=Nos últimos anos, os modelos de previsão tem-se afirmado como uma ferramenta importante dentro das empresas permitindo fazer uma melhor gestão do inventário, permitindo reduzir os níveis de stock assim como prevenir a ocorrência de stock-out evitando assim prejuízos maiores. Este trabalho começa por identificar as principais dificuldades da empresa no caso de estudo, as quais estão relacionadas com os modelos de previsão disponíveis para a gestão de inventário e qual aquele que melhor se adequa aos diferentes componentes e às necessidades da empresa. A parte experimental deste trabalho começa por fazer a categorização do padrão de consumo dos componentes, assim como a identificação dos modelos de previsão que melhor se adequam a cada categorização. A precisão dos diferentes modelos de previsão é avaliada, recorrendo a medidas de erro de modo a que seja possível a comparação entre os métodos estudados. Será considerado que o método que é mais preciso é aquele que terá um erro de previsão menor. Para este caso particular estudado o método de previsão que apresentou o menor erro de previsão foi o modelo ARMA (AutoRegressive – Moving Average). Por último, é proposto um modelo de gestão de inventário que tem por base o modelo de previsão que apresenta melhor precisão para a amostra estudada. Este modelo revelou ser uma mais valia para a empresa, uma vez que consegue prever uma eventual ocorrência de stock-out, os quais podem levar a prejuízos financeiros maiores., en=In the last years, the forecasting methods have been established as an important tool within companies allowing better inventory management, allowing reducing the stock levels as well as preventing the occurrence of stock out, thus avoiding greater losses. This work begins by identifying the main difficulties of the company in the case study, which are related to the forecasting methods available for inventory management and which are best suited to the different components and needs of the company. The experimental part of this work begins with the categorization of the demand pattern of the components, and the identification of the forecasting methods that best fit each categorization. The accuracy of the different forecasting methods is evaluated, resorting to conventional error measures so that it is possible to compare the methods studied. It will be considered that the most accurate method is the one that have the lowest forecast error. For this particular case studied the forecasting method that presented the lowest forecast error was the ARMA model. Finally, an inventory management model is proposed based on the forecasting method that presents the best accuracy for the sample studied. This model revealed to be an added value for the company, since it can predict a possible occurrence of stock out, which often leads to significant financial losses.}
Keywords: {pt=Consumíveis de Manutenção, Gestão de Inventário, Modelos de previsão, Padrão de Procura, Aviação, Stock-Out., en=Maintenance Spare Parts, Inventory Management, Forecasting Methods, Demand Pattern, Aviation, Stock Out.}

Discussão: novembro 22, 2017, 16:0