Ajuste de previsão de demanda quantitativa com base em fatores qualitativos : estudo de caso em um restaurante fast food

Abstract

Este artigo propõe um método de previsão de demanda que integra modelos quantitativos com fatores contextuais qualitativos. O método proposto inicialmente seleciona o modelo matemático (quantitativo) que melhor se adapta aos dados históricos, com base no coeficiente de determinação R² e MAPE. Na sequência, as previsões geradas pelo modelo selecionado são ajustadas com base na opinião de especialistas sobre fatores contextuais (realização de eventos e reformas, por exemplo) não inclusos nos dados históricos. O método proposto foi aplicado em um restaurante fast food, realizando a previsão de demanda de carnes. O método ajustado gerou um erro percentual médio na pior das hipósteses de 10% quando comparado com a demanda real do período, enquanto que o modelo quantitativo, sem a intervenção dos especialistas, gerou um erro percentual médio de até 38%.

This article proposes a method that integrates quantitative models and qualitative forecasting contextual factors. The method initially selects the mathematical model that better fits the historical data based on the coefficient of determination R² and MAPE. Next, forecasts generated by the selected model are adjusted based on the opinions of specialists regarding contextual factors (judgemental adjustment), e.g. events held and rebuilding, not included in the historical data. The method proposed was applied to a fast food restaurant to forecast meat demand. The adjusted method yielded an average error of 10% in the worst scenario when compared to the actual demand, while the quantitative model with no judgemental adjustment led to an average error of 38%.