ABC analysis and Demand Forecasting: a case study applied to the beachwear textile sector
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- Diagnostics of Production Processes, ABC Curve, Inventory Management, Demand Forecasting
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Efficient inventory management is a critical challenge in the textile industry, especially in the beachwear segment, which is characterized by high seasonality and short product life cycles. This study aimed to optimize the inventory planning of finished goods in a company located in São Mateus, ES. Methodologically, a case study was conducted, beginning with the application of the ABC Curve to classify and select items of greatest economic relevance (Class A). Subsequently, three demand forecasting models were compared for these items: Simple Moving Average, Simple Exponential Smoothing, and Holt's Method. The effectiveness of the models was evaluated using the Mean Absolute Deviation (MAD). The results indicated that Holt's Method presented the lowest error for all analyzed products, demonstrating superiority in capturing demand variation trends typical of the sector's seasonality. It is concluded that integrating ABC classification with robust forecasting methods offers the organization greater accuracy in decision-making, mitigating risks of obsolescence and stockouts.
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- 2026-11-12
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