[pt] De acordo com os cálculos do Sindicato Nacional da Indústria de Cerveja (Sindicerv), os estados e o governo federal perdiam anualmente cerca de R$ 720 milhões em arrecadação, devido à sonegação praticada por alguns fabricantes de cerveja. Um elemento facilitador para esse tipo de sonegação é o método atualmente utilizado pela Receita Federal para o controle da quantidade de volume produzido, que envolve apenas o controle de notas fiscais de vendas, o que tem sido uma grande fonte de erros e prejuízo, tanto para as empresas, quanto para o governo. Em 2001, com o objetivo de criar mecanismos que auxiliem no controle de arrecadação de impostos, o governo federal publicou a Medida Provisória no 2.158-35, obrigando os fabricantes a instalar um Sistema de Medição de Vazão (SMV) em todas as linhas de engarrafamento, na entrada de cada enchedora. O SMV seria usado inicialmente apenas no monitoramento. Além de medir a quantidade de bebida produzida, o SMV é, por meio de um sistema de condutivímetro elétrico, responsável por detectar o tipo de líquido que está sendo envasado. Nesta dissertação, são avaliadas possíveis técnicas de diferenciação de bebidas alcoólicas e não-alcoólicas, visando atribuir maior confiança à Receita Federal e aos consumidores. Além da condutividade, foram avaliadas a densimetria e a potenciometria. Devido a problemas encontrados nestas três (3) técnicas, resolveu-se testar a eficiência de um sensor à fibra óptica de índice de refração para a diferenciação de bebidas. A principal vantagem deste sensor é tornar a sonegação mais difícil, pois, ao contrário do condutivímetro, não sofre influência eletromagnética externa. As incertezas de medição dos valores obtidos para condutividade e índice de refração foram calculadas. Os resultados da presente dissertação são suficientemente significativos para substanciar a recomendação de uma revisão da Medida Provisória no 2.158- 35. Parte desta dissertação foi financiada, através do Convênio referência FINEP n° 22.01.0692.00, pelo Programa Tecnologia Industrial Básica e Serviços Tecnológicos para a Inovação e Competitividade MCT/FINEP/FNDCT/Fundo Verde Amarelo, um programa cooperativo universidade- empresa. / [en] According to the Brazilian Sindicato Nacional da Indústria de Cerveja (Sindicerv), about R$ 720 million a year used to be lost due to federal and state tax evasion by some beer manufacturers. Tax evasion used to be eased by the method used by the Brazilian federal revenue service (Receita Federal) to monitor the amount of beer manufactured, which was solely based on sales receipts, resulting in large losses for the government and companies. In 2001, in order to create mechanisms to help in tax collection, the Federal government issued the Medida Provisória no 2.158-35, making it mandatory for the manufacturers to install a Flow Measurement System in all bottling lines, at the beginning of the beverage filler. The system was to be initially used as a monitoring device. In addition to measuring the amount of beverage manufactured, the Flow Measurement System is also responsible for detecting the type of beverage being bottled or canned by means of an electrical conductivity sensor. This and other possible methods for distinguishing between alcoholic and non alcoholic beverages in the Flow Measurement System are evaluated in this dissertation, in order to increase reliability for the Receita Federal and the consumers. In addition to the conductivity, density and pH measurements were also evaluated. Due to problems found in these three (3) techniques, an index of refraction optical fiber sensor was also tested for distinguishing between beverages. The main advantage of this sensor is that it makes tax evasion more difficult because, as opposed to the conductivity sensor, it is not affected by external electromagnetic interference. The uncertainty in measurement of the conductivity and index of refraction results were calculated. This dissertation` results are sufficiently significant to substantiate the recommendation that the Medida Provisória no 2.158-35 be revised. Part of this dissertation was financed by the Convênio referência FINEP n° 22.01.0692.00 of the Programa Tecnologia Industrial Básica e Serviços Tecnológicos para a Inovação e Competitividade MCT/FINEP/FNDCT/Fundo Verde Amarelo, a university-company cooperative program.

[pt] Esta dissertação teve como objetivo desenvolver uma metodologia e aplicá-la em uma indústria de bebidas, a fim de mensurar o impacto da imprecisão da previsão de demanda nos processos logísticos de gestão de estoque, distribuição física e vendas, demonstrando a importância que a previsão possui no planejamento e na execução dos processos logísticos. Para atingir os objetivos propostos acima, foi realizada uma breve revisão conceitual dos principais métodos de previsão de demanda e de cada um dos três processos logísticos em estudo. Em seguida, foram detalhadas as etapas da metodologia e aplicadas aos dados de 3 depósitos da empresa analisada. Como desdobramento da aplicação da metodologia, foram identificadas oportunidades de melhoria e elaboradas propostas de mudanças para o processo de previsão atual. A aplicação da metodologia e a implementação das alterações propostas permitiu à empresa aumentar o nível de precisão da previsão de demanda de todos os principais SKUs e melhorar a comunicação entre todos os elos da cadeia de valor. Com esta maior precisão da previsão de demanda será possível melhorar a alocação dos recursos físicos e humanos, reduzir os custos operacionais e atingir os requisitos de nível de serviço requeridos pelos clientes. / [en] This thesis has the objective of developing and applying a methodology to measure the impact of demand forecast inaccuracy in the supply chain of a beverage industry, specifically in the inventory management, physical distribution and sales processes. The purpose is to create an awareness of the importance of forecasting area in the logistics planning and execution activities. To achieve these goals, a conceptual review of the major demand forecasting methods and of the three logistics processes under analysis has been made. After that, a methodology was defined and applied to three different warehouse data sets of the company analyzed. As a result of the methodology application, some opportunities for process improvement were identified and some changes were proposed for the current demand forecasting process. The results of methodology application and proposed actions implementation allowed the company to increase the demand forecasting accuracy for the major SKUs and to improve communication among the different links of the supply chain. Based on more accurate forecasts, the company will be able to better allocate physical and human resources, reduce operational costs and achieve the required customer service level.