Avaliação de sistemáticas para detecção de rupturas de estoque aplicadas no setor varejista
dc.contributor.advisor | Anzanello, Michel José | pt_BR |
dc.contributor.author | Stürmer, Pedro Silva | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2022-10-07T04:51:35Z | pt_BR |
dc.date.issued | 2017 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10183/249825 | pt_BR |
dc.description.abstract | Rupturas de estoque geram perdas relevantes para o varejo e para indústria, mas apesar de serem objeto de estudos desde a década de 1960, a taxa de ruptura observada no varejo não tem diminuído consideravelmente. O primeiro passo para endereçar esse problema reside na correta medição e detecção de rupturas. Dessa forma, o objetivo deste artigo é avaliar e comparar o desempenho de dois métodos de detecção de ruptura parcial em gôndola, que têm como base a análise de dados de venda diária. Foi comparado o método proposto por Hausruckinger (2006) e uma adaptação menos suscetível à ocorrência de outliers. Empregando a simulação de Monte Carlo, foram simulados três cenários que modelam o nível de estoque em gôndola de um produto de alto giro ao longo do dia. A simulação gerou os dados utilizados nos métodos e permitiu avaliar seus desempenhos. Concluiu-se que a adaptação proposta teve um maior índice de detecção de rupturas do que o método de Hausruckinger (2006). Constatou-se ainda que essa categoria de método de detecção de ruptura se mostrou aplicável apenas a produto com baixa volatilidade de vendas. Por fim, recomenda-se sua utilização de forma complementar a outros métodos de detecção de ruptura. | pt_BR |
dc.format.mimetype | application/pdf | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en |
dc.subject | Gestão de estoques | pt_BR |
dc.title | Avaliação de sistemáticas para detecção de rupturas de estoque aplicadas no setor varejista | pt_BR |
dc.type | Trabalho de conclusão de graduação | pt_BR |
dc.identifier.nrb | 001149950 | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal do Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.degree.department | Escola de Engenharia | pt_BR |
dc.degree.local | Porto Alegre, BR-RS | pt_BR |
dc.degree.date | 2017 | pt_BR |
dc.degree.graduation | Engenharia de Produção | pt_BR |
dc.degree.level | graduação | pt_BR |
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TCC Engenharias (5882)