Author(s): Castro, Paula Bueno de [UNESP]
Date: 2018
Persistent ID: http://hdl.handle.net/11449/155371
Origin: Oasisbr
Subject(s): Previsão na administração; Cosmeticos - Industria; Oferta e procura; Modelos matemáticos; Cosmetics industry; Previsão na administração; Previsão na administração; Cosmeticos - Industria; Cosmeticos - Industria; Oferta e procura; Oferta e procura; Modelos matemáticos; Modelos matemáticos; Cosmetics industry; Cosmetics industry
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A previsão de demanda na indústria de cuidados de beleza e cosméticos é complexa devido à existência de uma vasta gama de referências de produtos, que sofrem inovações continuamente, resultando ou em falta ou poucos dados históricos de vendas. Existe um número insuficiente de estudos da literatura para prever demandas sazonais na indústria de cuidados de beleza. O objetivo desse trabalho é construir um modelo matemático de apoio à decisão para previsões acurada de demanda que possa ser replicada nesse tipo de indústria, e assim verificar a confiabilidade do modelo de previsão. Este estudo emprega o uso do método auto-regressivo SARIMA para modelar os dados, uma vez que serão tratadas séries temporais com sazonalidade. Os dados utilizados se referem às vendas de um produto do setor de cosméticos ao longo dos anos de 2012 a 2015, coletados em períodos quinzenais em uma indústria multinacional de cosméticos e cuidados para a beleza localizada na cidade de São Paulo-SP. O estudo inclui a aplicação na vida real do modelo matemático proposto para a geração de valores de demanda do produto em questão. Segundo Bertrand e Fransoo (2002), esta pesquisa é classificada com uma pesquisa aplicada, pois visa proporcionar melhorias para a literatura atual. A forma de abordar o problema é quantitativa sendo o método de pesquisa a modelagem
The demand forecast in beauty care and cosmetics industry is complex due to the existence of a wide range of products which suffers continuously innovation, resulting in a lack of or few historical sales data. There are an insufficient number of studies in the literature to predict seasonal demand in the beauty care industry. The aim of this work is to build a mathematical model of decision support for accurate forecasts that can be replicated in this type of industry, and so check the reliability of the forecasting model. This study employs the use of autoregressive method SARIMA to model the data as they are temporal series. The data refers to sales of a cosmetics industry's product over the years 2012 to 2015, collected every fifteen day in a multinational cosmetic enterprise located in the city of São Paulo-SP. This study includes a real-life application of the mathematical model proposed. According to Bertrand and Fransoo (2002), this research is classified as an applied research because it aims to provide improvements to the current literature. The way to approach the problem is quantitative and the research method is modeling
