Um estudo de previsão de demanda de um medidor convencional de uma distribuidora de energia elétrica
DOI:
https://doi.org/10.47456/bjpe.v8i6.39188Palavras-chave:
Estoque, Medidor, Consumo, Previsão de DemandaResumo
A identificação da previsão de demanda dos clientes pode ser entendida como um grande desafio das empresas. Cabe a elas aprimorarem seus métodos para prever essa demanda visando atender seus clientes com qualidade satisfatória e evitando estoques excessivos. Nesta perspectiva, o objetivo do presente estudo foi realizar um case analisando dados históricos de um medidor convencional do período de janeiro de 2019 a junho de 2022. Utilizou-se métodos como entrevistas qualitativas e benchmarking com fornecedores e aplicação das amostras em um software estatístico, o Maple. Ao final da análise dos resultados, obteve-se uma previsão de demanda do material até o ano de 2030. Observou-se que esse apresenta consumo decrescente, enquanto o medidor GD, que o substitui nas ligações de geração distribuída, apresenta, entre os anos de 2028 e 2029, consumo superior aos convencionais.
Downloads
Referências
Cunha, M. G. & Estender, A. C. (2017). O lead time como aliado da vantagem competitiva. Araguaína: Revista Científica do ITPAC, 10(1), 2p. Pub.1. Retrieved from: https://assets.unitpac.com.br/arquivos/revista/2017-1/Artigo_1.pdf
Empresa de Pesquisa Energética. Painel de Dados de Micro e Minigeração Distribuída (PDGD), 2022. Retrieved from: https://www.epe.gov.br/pt/publicacoes-dados-abertos/publicacoes/painel-de-dados-de-micro-e-minigeracao-distribuida-pdgd-
EPE. Painel de Dados de Micro e Minigeração Distribuída, 2022. Retrieved from: http://shinyepe.brazilsouth.cloudapp.azure.com:3838/pdgd/
Gomes, A. A. de (2015). Estudo de caso: planejamento e método. São Paulo. Retrieved from:
https://revista.fct.unesp.br/index.php/Nuanc%20es/article/viewFile/187/257
Lélis, E. C. de (2016). Administração de materiais. São Paulo: Pearson Education do Brasil.
Maplesoft. A ferramenta essencial para a matemática, 2022. Retrieved from: https://www.maplesoft.com/products/Maple/
Meindl, P. & Chopra, S. (2016). Gestão da cadeia de suprimentos. São Paulo: Pearson Education do Brasil, 19 p.
Nestlé aprimora previsão de demanda com soluções de análise do SAS. SAS, 2022. Retrieved from: https://www.sas.com/pt_br/customers/nestle-aprimora-previsao-demanda-com-solucoes-analise-SAS.html
Oliveira, P. & Lima, V. (2016). Previsão de demanda: o básico que você precisa saber. 1. ed. São Paulo: Baraúna.
Ruas, W. J. de (2012). Benchmarking e Inovação: a utilização do benchmarking como instrumento de estímulo à inovação na Diretoria de Operação Metropolitana da COPASA. Belo Horizonte: Universidade Federal de Minas Gerais - Escola de Ciência da Informação, 14 p. Retrieved from: https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUOS-98BUV8/1/monografia_gei_2012___wilimar_ruas___benchmarking_e_inova__o.pdf
Szabo, V., de (2015). Gestão da cadeia de suprimentos: parcerias e técnicas. São Paulo: Pearson Education do Brasil.
Downloads
Publicado
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2022 Ellen Werneck Resende, Tiago Bittencourt Nazaré (Autor)
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Todos os trabalhos publicados na Brazilian Journal of Production Engineering (BJPE) estão licenciados sob a Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional (CC BY 4.0).
Isso significa que:
-
Qualquer pessoa pode copiar, distribuir, exibir, adaptar, remixar e até utilizar comercialmente os conteúdos publicados na revista;
-
Desde que sejam atribuídos os devidos créditos aos autores e à BJPE como fonte original;
-
Não é exigida permissão adicional para reutilização, desde que respeitados os termos da licença.
Esta política está em conformidade com os princípios do acesso aberto, promovendo a ampla disseminação do conhecimento científico.
2.png)
