Dissertação
{pt_PT=A otimização da gestão de stocks e análise custo/benefício energético: caso do Savoy Signature} {} EVALUATED
{pt=Numa indústria cada vez mais saturada e competitiva as empresas têm a obrigação de evoluir, tornando mais eficiente todas as operações, e assim rentabilizar o seu negócio. Através deste cenário, surgiu a possibilidade de desenvolver um estudo junto da cadeia hoteleira Savoy Signature, empresa de referência no sector hoteleiro, com o intuito de melhorar os seus níveis de stock de bebidas e, consequentemente diminuir o consumo elétrico através da menor carga nas máquinas frigoríficas. Os excessos de stock afetam diretamente o Savoy Signature, influenciando negativamente o investimento em outros setores devido ao “dinheiro parado” em armazém. Baseado na revisão bibliográfica construiu-se uma proposta de metodologia composta por cinco fases: recolha e tratamento dos dados históricos de vendas, classificação dos stocks de acordo com a procura, previsão da procura, pelas políticas de gestão de stocks e metodologias de melhoria contínua. Concluiu-se a inviabilidade de se proceder a uma previsão da procura através do Modelo de Holt-Winters devido à inexistência de sazonalidade na procura. Desta forma, o Alisamento Exponencial Simples adequa-se melhor para este caso, contudo o Machine Learning Techniques consegue transpor o modelo anterior, e ainda melhorá-lo com a adição de variáveis ao sistema. Como consequência desta fase, a política de gestão de stocks que melhor serve as necessidades é a Política de Revisão Periódica. Por fim, apesar dos resultados satisfatórios a introdução das metodologias de melhoria contínua conseguem melhorar tarefas e procedimentos que direta ou indiretamente influenciam a gestão de stocks. , en=In an increasingly saturated and competitive industry, companies have an obligation to evolve, making all operations more efficient, and thus making their business profitable. Through this scenario, the possibility arose to develop a study with the Savoy Signature hotel chain, a reference company in the hotel sector, in order to improve its beverage stock levels and, consequently, reduce electrical consumption through the lower load on the machines refrigerators. Excess stocks directly affect the Savoy Signature, negatively influencing investment in other sectors due to the “money stopped” in the warehouse. Based on the bibliographic review, a proposal for a methodology composed of five phases was constructed: collection and treatment of historical sales data, classification of stocks according to demand, demand forecast, by stock management policies and continuous improvement methodologies. It was concluded that it was not feasible to forecast demand using the Holt-Winters Model due to the lack of seasonality in demand. In this way, Simple Exponential Smoothing is better suited for this case, however Machine Learning Techniques manages to transpose the previous model, and even improve it with the addition of variables to the system. As a consequence of this phase, the stock management policy that best serves the needs is the Periodic Review Policy. Finally, despite the satisfactory results, the introduction of continuous improvement methodologies can improve tasks and procedures that directly or indirectly influence stock management.}
junho 29, 2020, 10:30
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
