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Artigo científico

Previsão de demanda por métodos econométricos subsidiando a otimização operacional e a empregabilidade no transporte

Sucena, Marcelo; Quintella, Marcus

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Resumo

Por intermédio do uso de métodos adequados para análise de demanda futura é possível tratar rapidamente as flutuações originadas de fatores externos de várias características que podem interferir no planejamento de sistemas produtivos, fundamental para dimensionar a disponibilidade de ativos, insumos e, principalmente, de recursos humanos. É nesse viés que se enquadra este artigo. Objetiva-se com este artigo apresentar a potencialidade e a simplicidade do uso de métodos estocásticos para previsão de demanda por séries históricas para avaliação do futuro da empregabilidade do transporte, por intermédio de um estudo de caso. Utilizam-se dados da base primária do novo CAGED/CNT, permitindo-se a prospecção de dados futuros em pesquisa aplicada e descritiva para interpretação de cenário operacional e de recursos humanos do transporte de carga. Para tanto usam-se três método estocásticos para geração dos valores dos componentes aleatório e sistemático da demanda projetada. Após a análise do componente aleatório de da razão de viés, identifica-se como melhor método Holt como o que se enquadra na faixa com menor amplitude para qualquer medida da diferença entre a previsão e a demanda real. Pela prospecção de dez períodos adiante compôs-se a ideia de otimização das infraestruturas dos modos de transporte para minimização de demissões, além da maior intensividade de operações de multimodalidade. Com do estudo é possível perceber a importância e a potencialidade do uso de métodos estocásticos para previsão de demanda para melhoria de resultados operacionais, além da melhoria da eficiência da aplicação dos recursos humanos no transporte de cargas, que pode impactar em menor variabilidade nos saldos de empregos nos vários modos de carga.

Ficha do documento

Tipo
Artigo científico
Ano
2023
Instituição
Fundação Getulio Vargas
Idioma
Português
Acesso
Não informado
Identificador
oai:repositorio.fgv.br:10438/34220

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