Un estudio de pronóstico de la demanda de un medidor convencional de una distribuidora eléctrica
DOI:
https://doi.org/10.47456/bjpe.v8i6.39188Palabras clave:
Inventario, Metro, Consumo, Pronóstico de la DemandaResumen
Identificar las previsiones de demanda de los clientes puede entenderse como un gran desafío para las empresas. Depende de ellos mejorar sus métodos para predecir esta demanda con el fin de atender a sus clientes con una calidad satisfactoria y evitando inventarios excesivos. En esta perspectiva, el objetivo del presente estudio fue realizar un caso analizando datos históricos de un medidor convencional de enero de 2019 a junio de 2022. Se utilizaron métodos como entrevistas cualitativas y benchmarking con proveedores y aplicación de muestras en software estadístico, la Arce. Al finalizar el análisis de los resultados se obtuvo un pronóstico de demanda del material hasta el año 2030. Se observó que presenta consumos decrecientes, mientras que el medidor GD, que lo reemplaza en las conexiones de generación distribuida, presenta, entre los años 2028 y 2029, consumo superior al convencional.
Descargas
Citas
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.

Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2022 Brazilian Journal of Production Engineering

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
