ABC analysis and Demand Forecasting: a case study applied to the beachwear textile sector

Authors
Keywords:
Diagnostics of Production Processes, ABC Curve, Inventory Management, Demand Forecasting
Abstract

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.

Author Biographies
  1. Guilherme Henrique Pereira Pires, Federal University of Espírito Santo

    Estudante de graduação em Engenharia de Produção na Universidade Federal do Espírito Santo. https://orcid.org/0009-0000-4969-7273

  2. Henzo Perim, Federal University of Espírito Santo

    Estudante de graduação em Engenharia de Produção na Universidade Federal do Espírito Santo. https://orcid.org/0009-0003-8835-9957

  3. Luis Fernando de Castro Lacerda, Federal University of Espírito Santo

    Estudante de graduação em Engenharia de Produção na Universidade Federal do Espírito Santo. https://orcid.org/0009-0001-9810-5702

  4. Victor de Barcellos Tesolini, Federal University of Espírito Santo

    Victor de Barcellos Tesolini é engenheiro civil formado pela Faculdade Brasileira (UNIVIX), com atuação nas áreas de Engenharia Civil e Engenharia de Produção, onde exerce a função de Gerente de Produção, possuindo experiência em construções residenciais e comerciais. É mestre em Energia pela Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), com pesquisa voltada à análise da performance de reatores de eletrofloculação para o tratamento de efluentes industriais, e atualmente é doutorando em Energia, além de cursar MBA em ESG, com foco em sustentabilidade, governança e responsabilidade ambiental. Possui especializações em Engenharia de Segurança do Trabalho, Auditoria, Avaliações e Perícia de Engenharia e Educação Profissional e Tecnológica, desenvolvendo atividades acadêmicas e científicas na área de tratamento de efluentes e processos industriais, com artigo publicado em periódico científico indexado, e apresenta domínio de inglês em nível intermediário-avançado e espanhol em nível intermediário. https://orcid.org/0000-0002-7459-4839

  5. Bruna Negris Suim, Federal University of Espírito Santo

    Bruna Negris Suim é Engenheira de Produção formada pela Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), com experiência em Planejamento e Controle da Produção (PCP) no setor de confecção, atuando no mapeamento de processos produtivos, programação e sequenciamento da produção, análise de capacidade produtiva e gestão de ordens de produção, com foco em melhoria contínua e eficiência operacional. Durante a graduação, desenvolveu pesquisas nas áreas de Engenharia de Produção e Gestão, com ênfase em modelagem e simulação de sistemas produtivos, pesquisa operacional e análise de processos, participando de projetos financiados pela FAPES. Possui produção científica publicada em periódicos e anais de congressos nacionais, além de atuação em projetos de extensão universitária e monitoria acadêmica na UFES. https://orcid.org/0009-0004-6680-4471

  6. Noéle Bissoli Perini de Souza, Federal University of Espírito Santo

    Possui graduação em Engenharia de Produção, mestrado em Engenharia Civil e doutorado em Engenharia Ambiental, todos pela Universidade Federal do Espírito Santo (UFES). Atuou como engenheira de produção na própria UFES e atualmente é professora da instituição, vinculada ao Departamento de Engenharia e Tecnologia. Leciona disciplinas nas áreas de Planejamento e Controle da Produção e Gestão da Inovação Tecnológica. É pesquisadora integrante de diversos grupos de pesquisa, incluindo o Núcleo de Pesquisa em Gestão de Sistemas de Produção (NPGSP), o Grupo de Pesquisa em Ciências Atmosféricas e Computação Científica e o Núcleo de Energia, Gestão, Engenharia e Tecnologia (NENGTEC). Atua também como professora colaboradora no Programa de Pós-Graduação em Energia da UFES. http://lattes.cnpq.br/3709951942118061 https://orcid.org/0000-0002-4781-3987

References

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Cover Image
Vertical image of a person sitting by the seaside, viewed from behind, wearing a straw hat and yellow clothing while holding and reading an open book. The sea appears in the background, with soft tones and warm lighting. In the upper-left corner, there is an illustration of a colorful hot-air balloon. At the bottom of the image, over a darkened area, the title reads: “Como Prever Demanda na Moda praia?” (“How to Forecast Demand in Beachwear?”). Below it, in yellow, the text reads: “Pires, Perim, Lacerda, Tesolini, Suim & Souza (2026)”. The bottom section contains institutional logos for PPGCP, UFES, the Research Center for Production Systems Management, Production Engineering, and FADESP. A yellow strip at the bottom reads: “Brazilian Journal of Production Engineering”.
Published
2026-11-12
Section
OPERATIONS & PRODUCTION PROCESS
License

Copyright (c) 2026 Pires, G. H. P., Perim, H., Lacerda, L. F. de C., Tesolini, V. de B., Suim, B. N., & Souza, N. B. P. de.

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How to Cite

Pires, G. H. P., Perim, H., Lacerda, L. F. de C., Tesolini, V. de B., Suim, B. N., & Souza, N. B. P. de. (2026). ABC analysis and Demand Forecasting: a case study applied to the beachwear textile sector. Brazilian Journal of Production Engineering, 12(4), 155-164. https://doi.org/10.47456/bjpe.v12i4.51628