Introdução à Previsão de Demanda

Objetivos

Gerenciar de forma precisa e efetiva os recursos organizacionais configura-se como um grande desafio para as empresas. O curso de Introdução à Previsão de Demanda tem por objetivo apresentar algumas ferramentas de previsão de demanda, de modo a melhorar a performance da organização, impactando em melhores receitas, lucros e satisfação do consumidor.

Público- alvo

Jovens profissionais das áreas de logística e de previsão de recursos organizacionais interessados em adquirir conhecimento sobre modelos preditivos de demanda.

Benefícios para a carreira

Ao final do curso o aluno terá desenvolvido noções sobre a previsão de demanda e saberá utilizar ferramentas de previsão adequadas para as necessidades de sua organização. O domínio dos modelos preditivos de demanda mais eficazes do mercado permitirá ao profissional se tornar um especialista no tema, podendo assumir mais responsabilidades e aumentar sua performance.

Método

Em cada sessão haverá a exposição e discussão dos tópicos do programa de forma clara e objetiva. Como parte essencial do processo de aprendizagem, a aplicação dos conceitos expostos será feita a partir de exercícios realizados em sala de aula.

Os cálculos serão realizados com o auxílio de software gratuito R, compatível com sistemas operacionais Windows, OS X (Mac) e Linux. É solicitado que o aluno traga seu laptop para a sala de aula para melhor aproveitamento das atividades.

 

Política de cancelamento/desistência
Em caso de solicitação de cancelamento antes do início das aulas, o aluno será ressarcido do valor da matrícula descontados 10% sobre o valor do curso relativo a taxas e tributos. Caso o participante solicite desligamento após início das aulas, haverá ressarcimento do valor da matrícula descontadas 10% sobre o valor do curso relativo a taxas, tributos e valor pro rata (proporcional ao número de sessões já ocorridas até a data da solicitação).

Conteúdo
  • Introdução e métodos de previsão de demanda e Média Móvel
  • Decomposição clássica
  • Suavização Exponencial e Holt-Winters
  • ARIMA

Profº Henrique Ewbank

henrique.ewbank@coppead.ufrj.br Doutorando em Administração pelo Instituto COPPEAD de Administração da UFRJ e com títulos de pós-graduação em Logistica e Supply Chain e em Engenharia de Sistemas (Stevens Institute of Technology), Henrique atua em atividades de pesquisa e consultoria nas áreas de gestão de estoques em cadeias de suprimento, planejamento da demanda e roteirização de veículos. Seus interesses de pesquisa são: lógica fuzzy aplicada a decisões multicritério e pesquisa operacional.

Formulário de interesse

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